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DeepSeek高能低耗AI创作突破

内容概要随着人工智能技术向垂直领域加速渗透，生成式模型的应用边界正经历革命性拓展。DeepSeek系列产品通过670亿参数混合专家架构，构建起覆盖学术研究、内容创作与编程开发的多模态解决方案。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

算力未来演进与多场景创新

从技术架构层面来看，异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升，边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率，而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。

·2025-03-19 11:59

Selenium 中并行测试的重要性

随着技术的进步，测试解决方案变得更具可扩展性，加速了团队从手动测试到Selenium测试自动化的转型。但是成年人的世界，没有什么是容易的。对于许多团队来说，并行运行多个测试仍然是不可扩展的。

测试大大怪·2025-03-19 10:23

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- IOMMU DMA 重新映射（一）

概述直到WDDM3.0，Dxgkrnl仅支持通过1:1物理重新映射实现IOMMU隔离，这意味着GPU访问的逻辑页被转换为相同的物理页码。

程序员王马·2025-03-19 07:58

从混乱到高效：企业如何利用CMDB优化资产管理与战略决策

在数字化转型加速的今天，企业在面对海量且日益复杂的IT资产和系统配置时，往往会出现数据混乱、信息孤岛和决策盲区等问题。

·2025-03-19 07:54

Linux中部署DeepSeek R1

DeepSeek-R1本地部署硬件需求表模型规模GPU需求CPU需求内存需求存储需求备注1.5B-GTX16504GB（可选）四核i5/Ryzen3000+16GBDDR450GBSSD需4-bit量化

Java探索者 °·2025-03-19 07:26

生物分子仿真软件： Desmond_（3）.分子动力学模拟基础

通过解决牛顿运动方程，MD模拟可以提供分子系统的详细动力学信息，包括原子位置、速度和加速度。这些信息对于理解生物分子的结构、功能和相互作用至关重要。

kkchenjj·2025-03-19 07:54

金融租赁系统的创新发展与市场竞争力提升探讨

在现今环境下，新兴技术如人工智能、大数据和区块链等正加速推动金融租赁的创新。通过这些技术，不仅可以优化业务流程，提升运营效率，还可以增强风险管理能力。

红点租赁系统开发·2025-03-19 05:33

近期docker镜像加速器被封杀，需要的请看此内容点赞加关注

{“registry-mirrors”:[“https://docker.m.daocloud.io”],“insecure-registries”:[“harbor.sunya.com”],“exec-opts”:[“native.cgroupdriver=systemd”],“data-root”:“/data/docker”,“log-driver”:“json-file”,“log-opt

加油干sit！·2025-03-19 03:43

深入GPU渲染流水管线：从顶点到像素的微观世界

现代图形硬件的架构解密与优化实践一、渲染流水线全景解析1.经典渲染管线阶段划分应用阶段几何阶段光栅化阶段像素处理阶段输出合并阶段2.现代GPU架构演进SIMT架构特性：NVIDIASM(StreamingMultiprocessor

晴空了无痕·2025-03-19 01:00

《Python实战进阶》No26: CI/CD 流水线：GitHub Actions 与 Jenkins 集成

No26:CI/CD流水线：GitHubActions与Jenkins集成摘要持续集成（CI）和持续部署（CD）是现代软件开发中不可或缺的实践，能够显著提升开发效率、减少错误并加速交付流程。

带娃的IT创业者·2025-03-19 00:50

Spring AI Alibaba 应用框架挑战赛圆满落幕，恭喜获奖选手

SpringAIAlibaba是一款Java语言实现的AI应用开发框架，用于加速和简化Java开发者的AI应用开发，定义Spring框架下的AI应用开发模式。

·2025-03-18 22:44

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

这两项技术突破对程序员群体意义重大：通信效率飞跃：DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度，后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破：R1模型在H

AI创享派·2025-03-18 20:59

前端架构师具备什么能力？前端性能优化全链路指南

加载时：加速资源加载（懒加载、预加载）。运行时：提升渲染效率（虚拟列表、WebWorker）。监控与诊断：用工具定位问题（ChromePerformance、Lighth

kerwin_1727·2025-03-18 20:25

智慧社区2.0

面试时可以强调：Redis作为缓存，加速社区热点数据访问，减少MySQL压力。HDFS存储海量日志和AI任务数据，支持后续分析。OSS解决图片

陈陈爱java·2025-03-18 19:53

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。

进取星辰·2025-03-18 19:17

自建 DeepSeek 时代已来，联网搜索如何高效实现

基于7B/13B参数量的模型在常规GPU服务器上即可获得商业级响应效果，配合Higress开源AI网关的增强能力，开发者可快速构建具备实时联网搜索能力的智能问答系统。

·2025-03-18 18:38

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。

·2025-03-18 18:35

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了

zzh-·2025-03-18 16:28

【保姆级视频教程（一）】YOLOv12环境配置：从零到一，手把手保姆级教程！| 小白也能轻松玩转目标检测！

文章目录1.FlashAttentionWindows端WHL包下载1.1简介1.2下载链接1.3国内镜像站1.4安装方法2.NVIDIAGPU计算能力概述2.1简介2.2计算能力版本与GPU型号对照表

一只云卷云舒·2025-03-18 16:56

使用 WebP 优化 GPU 纹理占用

WebP格式相比JPEG/PNG文件更小，可以减少GPU纹理内存占用，提高WebGL/Three.js/3D渲染的性能。为什么WebP能减少GPU内存占用？

泫凝·2025-03-18 14:45

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps

zsh_abc·2025-03-18 14:40

指纹浏览器：隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到多账号管理的核心解析

▶核心技术解析Canvas指纹：不同设备的抗锯齿算法差异生成唯一哈希值，成为主流追踪手段WebGL指纹：提取GPU驱动版本等硬件信息，构建设备画像环境参数交叉验证：时区、屏幕分辨率、

Hotlogin·2025-03-18 13:07

金枪鱼net·2025-03-18 12:31

《突破性能瓶颈，用 Rust + WASM 实现浏览器端FFT加速300%实战》

传统JavaScript的FFT计算在万级数据点时就会引发严重卡顿，但今天我们将用**Rust+WebAssembly**的组合拳，在浏览器中实现**零依赖、300%加速的傅里叶变换**。

煜bart·2025-03-18 12:29

第4章：二房东都怕你知道：用DeepSeek让隔断房电表不再吃人

第4章：二房东都怕你知道：用DeepSeek让隔断房电表不再吃人——前电力稽查工程师的隐蔽战场纪实4.1租约里的隐藏税上海某城中村的调查报告触目惊心：67%的隔断房存在电表加速现象，普通单间月耗电量竟高达

m0_65737849·2025-03-18 10:00

QT6在线安装加速

以下提供一个可以加速的方案，无需使用加速度、Nginx等。操作步骤以下步骤以Macos为例，其他系统类似。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:58

用户模块——redis工具类

在开发中，我们经常使用Redis来加速数据读取，减轻数据库压力，提升应用性能。1.2为什么要使用Redis工具类？在实际开发中，

ktkiko11·2025-03-18 09:25

SMT贴片加工核心技术突破与实践

内容概要在电子制造行业加速向智能化转型的背景下，SMT贴片加工企业的技术革新正成为产业升级的关键驱动力。

安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

其核心优势体现在：动态灵活性：代码即模型，支持即时调试Python原生支持：无缝衔接Python生态高效的GPU加速：通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态：GitHub贡献者超1.8万人，日均更新

小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

openEuler 24.03 LTS发布，加速库UADK迎来重要更新

openEuler加速库也迎来了重要更新。本文将带各位读者详细了解openEuler加速库SIG【1】的重要组件UADK的能力，价值和发展状态。1.UADK的起源和能力UADK，全称为用户态硬件加

openEuler社区·2025-03-18 07:08

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 视频编码（一）

关于Direct3D12视频编码在Windows11（WDDM3.0）之前，DirectX12提供了应用程序和驱动程序级接口（API和DDI），以支持多个视频应用程序的GPU加速，包括视频解码、视频处理和运动估计

程序员王马·2025-03-18 07:38

ubuntu20.04挂起/休眠后无法唤醒，只能强制重启

设备信息OS:Ubuntu20.04.2LTSx86_64Kernel:5.8.0-63-genericShell:zsh5.8DE:GNOMECPU:Inteli5-6300HQ(4)@3.200GHzGPU

koigh·2025-03-18 04:11

ubuntu20.04 GPU基准测试

目前仅在一种机型尝试环境系统版本（cat/etc/issue）ubuntu20.04gpu数量及型号（lspci|grepNV|grepVGA）02:00.0VGAcompatiblecontroller

爱吃土豆的猫ttt·2025-03-18 04:11

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。

zhz5214·2025-03-18 02:56

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.

一键难忘·2025-03-18 00:13

粉笔战略布局加速技术商业化进程

继推出AI老师后，粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托AI算法实现用户全周期学习管

·2025-03-18 00:02

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）

它借助大雁的飞行速度、加速度、随机跳跃等策略，以实现对搜索空间进行全局探索和局部开发。

HR Zhou·2025-03-17 23:06

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

matlab怎么将代码在gpu上运行,使用GPU加速MATLAB代码？

使用GPU加速MATLAB代码？

如果有片海·2025-03-17 22:26

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障（二）

任何依赖于先前GPU工作的GPU工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。

程序员王马·2025-03-17 22:24

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU（支持

海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

推荐文章：GPU 基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities

劳治亮·2025-03-17 22:53

[Unity] GPU动画实现（四）——生成动画数据

目前使用的方法有一个很大缺陷在于基于顶点生成的动画占用的空间很大，一个理想的情况是基于骨骼数据，本文权当抛砖引玉，后续有时间考虑尝试一下基于骨骼数据生成动画。本文内容大量参考自白菊花瓣丶的视频，感谢！生成动画数据需要用到ComputeShader来提高运行的效率，首先在Resources下创建这样一个computeshader，在这里我将其命名为"AnimVertices"。#pragmakern

Zhidai_·2025-03-17 22:23

[Unity] GPU动画实现（一）——介绍

当谈到戴森球计划的时候，我师兄说里面的动画都是一个叫GPU动画的东西来实现的，几乎一切图形功能名字扯到GPU的时候，通常都是高性能的体现，让我不禁好奇GPU动画是什么东西。

Zhidai_·2025-03-17 22:22

Matlab GPU加速技术

1.GPU加速简介（1）为什么使用GPU加速？CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。

算法工程师y·2025-03-17 21:50

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

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