# 並列計算

Fluxは、バイトダンスが開発した高性能通信オーバーラップライブラリで、GPU上のテンソルとエキスパート並列化のために設計されています。効率的なカーネルとPyTorchとの互換性により、さまざまな並列化戦略をサポートし、大規模モデルの訓練と推論に適しています。Fluxの主な利点には、高性能、容易な統合、およびさまざまなNVIDIA GPUアーキテクチャのサポートが含まれます。大規模分散型訓練、特にMixture-of-Experts（MoE）モデルにおいて優れたパフォーマンスを発揮し、計算効率を大幅に向上させることができます。

DualPipeは、DeepSeek-AIチームが開発した革新的な双方向パイプライン並列アルゴリズムです。計算と通信のオーバーラップを最適化することで、パイプラインバブルを大幅に削減し、訓練効率を向上させます。大規模分散型訓練において優れたパフォーマンスを発揮し、特に高効率な並列化を必要とする深層学習タスクに適しています。DualPipeはPyTorchをベースに開発されており、統合と拡張が容易で、高性能計算を必要とする開発者や研究者にとって最適です。

ManiSkillは、ロボットシミュレーション、無限のロボットデータ生成、および汎化ロボットAIに特化した、最先端のオープンソースプラットフォームです。HillBot.aiが主導するこのプラットフォームは、状態および/または視覚入力によるロボットの迅速なトレーニングをサポートしており、他のプラットフォームと比較して、ManiSkill/SAPIENは視覚データ収集速度を10～100倍に向上させています。GPU上でRGB-Dの並列シミュレーションとレンダリングをサポートし、最大30,000+FPSを実現します。ManiSkillは、40種類以上のスキル/タスクと2,000以上のオブジェクトを備えた事前構築済みタスクを提供し、数百万フレームのデモと密度の高い報酬関数を備えているため、ユーザーは資産の収集やタスクのデザインに時間を費やすことなく、アルゴリズム開発に専念できます。さらに、各並列環境で異なるオブジェクトとジョイントを同時にシミュレーションすることで、汎化ロボット戦略/AIのトレーニング時間を数日から数分に短縮します。ManiSkillは使いやすく、pipでインストールでき、シンプルで柔軟なGUIとすべての機能に関する包括的なドキュメントを提供します。