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| license: other |
| license_name: finisha-gpu-termes |
| license_link: LICENSE |
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| - Nano f-1 GPU |
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| # 🚀 Nano-GPU F-1 (Finisha Series) |
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| Bienvenue dans le futur de l'accélération logicielle ! Le Nano-GPU F-1 est un "Virtual Hardware Kernel" conçu pour transformer la puissance brute de votre CPU en une unité de calcul vectorisée optimisée pour les Small Language Models (SLM). |
| Développé par Finisha (Clémence), ce projet introduit le concept de "Hardware Cloning" par kernel natif. |
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| # 🧠 C'est quoi le GPU-NANO F-1 ? |
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| Le F-1 n'est pas une simple bibliothèque de calcul. C'est un Kernel d'accélération original écrit en C++ de bas niveau qui utilise les instructions AVX2 & FMA de votre processeur. |
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| * ⚡ Vitesse : Accélère les calculs matriciels du CPU par un facteur 2x à 4x. |
| * ⚡ Performance : Capable de traiter des millions de paramètres en moins de 2 secondes. |
| * ⚡ Légèreté : Conçu spécifiquement pour les architectures Nano et les SLM. |
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| # 🛠️ Installation & Activation |
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| Pour "allumer" votre GPU-NANO F-1, suivez ces étapes simples dans votre terminal ou votre notebook Google Colab. |
| 1. Cloner le matériel |
| !git clone https://huggingface.co/Finisha-F-scratch/Nano-GPU-F-1 |
| %cd Nano-GPU-F-1 |
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| 2. Installer les pilotes Python |
| !pip install -r requirements.txt |
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| 3. Compiler le Kernel (Lancement du Hardware) |
| Cette étape transforme le code source en puissance de calcul réelle : |
| !bash compile.sh |
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| # 💻 Utilisation (Code Source) |
| Voici comment appeler la puissance du F-1 dans vos projets de Deep Learning : |
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| ``` |
| from gpu_nano_f1 import GPUNanoF1 |
| import numpy as np |
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| # Initialisation du GPU Virtuel |
| gpu = GPUNanoF1() |
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| # Préparation de deux matrices (ex: Poids d'un neurone et Input) |
| poids = np.random.rand(1024, 1024).astype(np.float32) |
| inputs = np.random.rand(1024, 1024).astype(np.float32) |
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| # Calcul ultra-rapide via le Kernel F-1 |
| resultat = gpu.compute(poids, inputs) |
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| print("Calcul terminé avec succès sur Nano-GPU F-1 !") |
| ``` |
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| # 📊 Spécifications Techniques |
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| * Série : Finisha-F (First Generation) |
| * Architecture : SIMD Vectorized Kernel (AVX2/FMA) |
| * Langage Source : C++11 / Python Bridge |
| * Optimisation : Parallélisme multi-cœurs intensif |
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| # 📜 Licence & Crédits |
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| Développé avec passion par Clémence (Finisha). |
| Sous licence : finisha-gpu-termes. |
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| site officiel : |
| https://finisha-cpu-spark.lovable.app/ |
