SimSIMD是一个基于SIMD指令集的库，旨在提供高效的相似性度量和距离计算，适用于大规模数据集，支持多种相似性度量算法，并提供易于使用的API和多种编程语言接口。

Functime是一个用于大规模数据集时间序列机器学习的Python库，支持高效的数据处理和多种预测算法，帮助用户进行灵活的模型选择和评估。

基于ColossalAI的软件缓存方法来动态管理CPU和GPU内存空间中的极大嵌入表，能够在单个GPU上高效训练包括91.10 GB嵌入表的DLRM模型，仅需分配3.75 GB的CUDA内存，适用于大规模数据集。