저는 HPC (고성능 컴퓨팅)와 3D 재구성 (3D reconstruction) 모두에 관심이 있어, 이를 사이드 프로젝트로 구축했습니다.
dvlt.cu는 단일 5MB 바이너리입니다:

• Python, Torch, TF, ONNX, llama.cpp, vLLM 또는 Hugging Face 런타임을 사용하지 않음
• 의존성이 거의 없음: cuBLASLt (libcuda와 함께 제공됨) + cuTLASS (헤더 전용 라이브러리)만 사용
• mmap 처리된 bf16 가중치, 단일 일괄 GPU 업로드, 정적 차원 (static dims), 원샷 아레나 (one-shot arena), 결정론적 (deterministic)
• 가중치 (117M 파라미터)는 NVIDIA의 (비상업용)이며, 설정 시 별도로 가져옵니다.
• 가중치를 다운로드하고, 빌드한 다음, 이제 여러분의 이미지 세트나 비디오에서 바로 시도해 보세요.
• 출력물을 단일 파일 HTML 뷰어로 드래그하세요. 설치 없이 포인트 클라우드 (point cloud) + 카메라 포즈 (camera poses)를 볼 수 있습니다.
  원하신다면 GitHub를 자유롭게 확인해 주세요:
  https://github.com/yassa9/dvlt.cu
  /u/yassa9 에 의해 r/LocalLLaMA 에 제출됨
  [link] [comments]