gpu人工智能深度学习

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。
Wis4e·2025-03-04 15:38

Helix 是开源的私有 GenAI 堆栈，用于构建具有声明性管道、知识 （RAG）、API 绑定和一流测试的 AI 应用程序。

从语言模型到图像模型等，Helix以符合人体工程学、可扩展的方式为您的业务带来最好的开源AI，同时优化GPU内存和延迟
2301_78755287·2025-03-04 13:50

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

1.引言1.1为什么探讨GPU与CPU的对比？随着计算技术的不断发展，GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）已经成为现代计算机系统中最重要的两个组成部分。
Hello.Reader·2025-03-04 12:50

DEEPSEEK为什么还不能在工业控制领域使用？

以下是具体原因及深度分析：一、实时性与可靠性瓶颈1.毫秒级响应要求工业控制场景（如机器人协作、生产线急停）需确定性响应（通常50℃）、高湿、震动、电磁干扰等极端条件，通用AI服务器（如GPU集群）缺乏工业级防护
Wnq10072·2025-03-04 11:39

测量纹波是否合格的标准是什么?

测量纹波是否合格需要结合具体应用场景和技术规范，以下为收集到的详细判断标准及分类说明：一、通用行业标准数字电路基础逻辑电路（如TTL/CMOS）：<100mVpp高速数字电路（DDR/FPGA）：<50mVpp处理器核心供电（如CPU/GPU
CircuitWizard·2025-03-04 11:07

探索AGI：谷歌开源的先进智能系统框架

探索AGI：谷歌开源的先进智能系统框架agiAndroidGPUInspector项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agiAGI（ArtificialGeneralIntelligence
劳泉文Luna·2025-03-04 06:30

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的GPU
weixin_39724362·2025-03-04 04:52

私有部署 ChatGLM3-6B

1.在AutoDL平台上租赁GPUGPU型号：RTX4090PyTorch版本：2.5.1**（推荐使用2.0及以上的版本，以获得最佳的推理性能）**2.开启学术资源加速source/etc/network_turbo3
张申傲·2025-03-04 03:16

人工智能和python的关系

人工智能是计算密集型，需要非常精细的优化，其中还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到，所以某种意义上来说，其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
兜里揣着星星·2025-03-03 22:32

本地部署大语言模型-DeepSeek

HosteaseAMD9950X/96G/3.84TNVMe/1G/5IP/RTX4090GPU服务器提供多种计费模式。
NightReader·2025-03-03 15:36

在 MacBook 上设置 DeepSeek R1 (8B) 的 3 个步骤

推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1：UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1，DeepSeek类《
知识大胖·2025-03-03 11:04

DeepSeek 开源周五个开源项目，引领 AI 创新？

Day1:FlashMLA项目介绍FlashMLA是一个为HopperGPU设计的高效解码内核，专门用于大型语言模型（
LaughingZhu·2025-03-03 08:09

如何高效运行 DeepSeek-R1：分步指南

无论您想在Mac上本地运行它，还是在云GPU上运行它，还是优化性能以供大规模使用，本指南都会逐步引导您完成所有操作。
知识大胖·2025-03-03 06:31

论文阅读笔记2

OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率，并揭示了数据结构和访存模式对
sixfrogs·2025-03-03 03:59

《AI大模型开发笔记》DeepSeek技术创新点

最新开源的DeepSeekV3模型不仅以顶尖基准测试成绩比肩业界SOTA模型，更以惊人的训练效率引发行业震动——仅耗费280万H800GPU小时（对应4e24FLOP@40%MFU）即达成巅峰性能。
Richard Chijq·2025-03-03 03:57

Vulkan：Vulkan与现代GPU架构_2024-07-20_17-11-33.Tex

Vulkan：Vulkan与现代GPU架构Vulkan简介Vulkan的历史与发展Vulkan是一个跨平台的2D和3D图形应用程序接口(API)，由KhronosGroup开发。
chenjj4003·2025-03-03 02:22

【弹性计算】弹性裸金属服务器和神龙虚拟化（二）：适用场景

弹性裸金属服务器和神龙虚拟化（二）：适用场景1.混合云和第三方虚拟化软件部署2.高隔离容器部署3.高质量计算服务4.高速低时延RDMA网络支持场景5.RISCCPU支持6.GPU性能无损输出公共云服务提供商推出弹性裸金属服务器
G皮T·2025-03-02 14:20

【模型部署】大模型部署工具对比：SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp如何选择？

它通过虚拟张量技术优化了内存使用，并支持多GPU加速，适合需要高性能推理的场景。LLaMA.cpp:这是一个针对C++优化的LLaMA模型实现，特别适合在资源受限的环境中
深度求索者·2025-03-02 08:19

一文搞懂最新NVIDIA GPU满血版和阉割版芯片：A100、H100、A800、H800、H20的差异

目录一、NVIDIAGPU架构1、Blackwell架构2、Hopper架构3、Ampere架构4、Turing架构5、Volta架构二、A100、H100、A800、H800、H20差异对比1.A100
神马行空·2025-03-02 06:09

Python vLLM 实战应用指南

vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU
ghostwritten·2025-03-02 06:34

DPU：数据中心与计算架构的革新引擎

在传统计算架构中，中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）扮演着重要的角色，但随着
wljslmz·2025-03-02 03:46

云服务器部署DeepSeek Janus-Pro生成图片实战

序本文主要研究一下如何在腾讯云HAI-GPU服务器上部署DeepSeekJanus-Pro来进行文本生成图片步骤选择带GPU的服务器到deepseek2025试用一下带GPU的服务器下载Janusgitclonehttps
·2025-03-01 22:32

【学习】电脑上有多个GPU，命令行指定GPU进行训练。

使用如下指令可以指定使用的GPU。CUDA_VISIBLE_DEVICES=1假设要使用第二个GPU进行训练。CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py
超好的小白·2025-03-01 19:18

k8s之pod的调度之污点与容忍污点，什么是污点？ 如何容忍污点

通常用于以下场景：专用节点：某些节点专门用于运行特定类型的Pod（如GPU节点）。节点维护：标
终端行者·2025-03-01 15:25

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

引言：为什么需要单GPU训练千亿参数模型？随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。
小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

智源社区刚刚！苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的「明星产品」，其一度被贴上了「落后」的标签。但其实熟悉苹果的网友都知道，这是一家「重落地」的公司，更加擅长的是把创新技术工程化，实现「工程创新」。也正因如此，在生成式A
一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

Ubuntu+GPU+python编程环境

本文安装之前，参考了如下链接的大体思路：https://blog.csdn.net/rogerchen1983/article/details/90272877不过中间还是遇到一些小问题，花了点时间都解决掉了。(1)Ubuntu系统这次安装Ubuntu的时候，最新版本是20.04，当然要安装最新的了，不过由于要对双系统作出分区安排，还是花了一些时间整理windows下的资料，腾出干净的空间出来。然
liwenkaitop·2025-03-01 07:25

DeepSeek入门：安装与配置

以下是不同版本的硬件要求：DeepSeek-R1-1.5B：CPU：最低4核（推荐Intel/AMD多核处理器）内存：8GB+硬盘：3GB+存储空间（模型文件约1.5-2GB）显卡：非必需（纯CPU推理），若GPU
梦落青云·2025-03-01 01:08

DeepSeek 最新发布 DeepEP：一款用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库

然而，这种方法也引入了一些挑战，尤其是在GPU之间的通信方面。在MoE模型中，对于任何给定的token，只有一部分专家是活跃的，因此在设备之间高效地交换数据至关重要。
强哥之神·2025-03-01 01:37

谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作

谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作原创渣Bzartbot2024年12月28日22:52上海寒冷的周末,加完班挤点时间读个论文吧.Deepseek-v3仅用了2048块H800GPU就超越了
强化学习曾小健·2025-02-28 22:19

Anaconda配置tensorflow-gpu教程

最近在入门tensorflow深度学习，配置环境吃了不少苦头，写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda（我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了，结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU
rubisco214·2025-02-28 22:19

AI基建狂魔！DeepSeek五天开源5大杀器实测：训练成本砍半+推理速度起飞，算法圈已疯（附删库跑路教程）

FlashMLA让推理速度飙升40%，DeepEP根治MoE通信癌，FP8核弹库DeepGEMM暴力提效，DualPipe+EPLB把GPU榨到一滴不剩，3FS化身数据闪电侠！
AI仙人掌·2025-02-28 22:18

DeepSeek开源周Day1：FlashMLA引爆AI推理性能革命！

作为专为Hopper架构GPU（H800/H100）优化的高效解码内核，该项目一经发布便引爆社区：上线45分钟斩获400+Star，3小时突破2.
歌刎·2025-02-28 18:48

开源文生视频模型：通义万相2.1-文生视频-14B 详情介绍与使用

目录Wan2.1简介关键特性SOTA性能支持消费级GPU多任务处理视觉文本生成强大的视频VAE最新消息
zhangjiaofa·2025-02-28 17:17

Android性能测试总结

1.性能测试目的优化应用程序，提高用户使用体验2.性能测试指标CPU主要关注CPU使用率，CPU使用率过高会导致ANR、Crash、设备发热等问题长时间情况下，CPU占有率应≤85%GPU主要关注GPU
·2025-02-28 13:13

【有啥问啥】深入了解 FlashMLA：Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核

深入了解FlashMLA：HopperGPU的高效MLA解码内核简介在人工智能(AI)领域，特别是大型语言模型(LLM)领域，对计算效率和速度的需求持续增长。
有啥问啥·2025-02-28 09:12

Llama.cpp 服务器安装指南（使用 Docker，GPU 专用）

硬件：NVIDIAGPU（例如RTX4090）。内存：16GB+系统内存，GPU需12GB+显存（RTX4090有24GB）。存储：15GB+可用空间（用于源码、镜像和模型文件）。
田猿笔记·2025-02-28 09:37

驱动开发系列39 - Linux Graphics 3D 绘制流程（二）- 设置渲染管线

一：概述Intel的Iris驱动是Mesa中的Gallium驱动，主要用于IntelGen8+GPU（Broadwell及更新架构）。
黑不溜秋的·2025-02-28 08:02

H100生成式AI效能跃升指南

内容概要作为NVIDIAHopper架构的旗舰产品，H100GPU通过革命性的硬件设计与计算范式重构，为生成式AI工作负载提供了前所未有的加速能力。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

A100高效架构深度解析

内容概要NVIDIAA100GPU作为面向人工智能与高性能计算的关键硬件载体，其架构创新标志着计算范式的重要演进。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

算力革新引领数字中国智能跃迁

当前算力体系呈现三大演进方向：异构计算突破传统芯片性能瓶颈，实现CPU、GPU、FPGA等多元架构的协同调度；边缘计算推动工业设备、物联网终端等场景的实时响应能力提升，形成“云-边-端”三级计算网络；量子计算则在加密通信
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

nvidia docker, nvidia docker2, nvidia container toolkits区别

背景在docker容器中用GPU时，查阅了网上许多教程，教程之间概念模糊不清，相互矛盾，过时的教程和新的教程混杂在一起。
coco_1998_2·2025-02-28 01:40

通过vLLM部署LLM模型到生产环境中

文章目录1使用vLLM部署模型2部署过程2.1准备GPU环境2.2安装vLLM依赖项3使用vLLM部署模型并启动服务3.1部署开源模型3.2部署微调模型4测试服务是否正常运行5评估服务性能1使用vLLM
MichaelIp·2025-02-28 01:04

阿里云服务器的作用

阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景：玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站，例如个人博客、企业网站等；除了搭建网站还可以利用阿里云GPU
腾云服务器·2025-02-28 00:59

Unity3D 实现骨骼动画的 GPU Skinning 详解

传统的骨骼动画通常在CPU上进行计算，但随着硬件的发展，GPU的计算能力越来越强，GPUSkinning技术逐渐成为优化骨骼动画性能的重要手段。
Thomas_YXQ·2025-02-27 23:13

docker部署GPU环境

使用Docker部署GPU环境涉及到几个关键步骤，以下是详细步骤：1.安装NVIDIA驱动程序确保你的系统已经安装了NVIDIAGPU驱动。这是使用GPU的前提条件。
atom goper·2025-02-27 20:53

浅析 DeepSeek 开源的 FlashMLA 项目

浅析DeepSeek开源的FlashMLA项目DeepSeek开源周Day1（2025年2月24日）放出的开源项目——FlashMLA，是一款针对Hopper架构GPU高效多层级注意力(Multi-LevelAttention
X.Cristiano·2025-02-27 20:18

从CPU到GPU：渲染技术的演进和趋势

渲染技术一直在不断演进，从最初的CPU渲染到后来的GPU渲染，性能和质量都有了显著提升。
Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

Imagination通过最新的D系列GPU IP将效率提升至新高度

ImaginationDXTPGPUIP在加速移动设备和其他电力受限设备上的图形和计算工作负载时，能够延长电池续航时间。
Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

智算中心的核心硬件是什么？

当前主流的AI加速计算芯片包括：1、GPU（图形处理器）GPU是智算中心的算力担当，其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片
Imagination官方博客·2025-02-27 19:42
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