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政策引擎驱动算力经济腾飞：解码中国如何激活万亿新蓝海

在数字经济浪潮席卷全球的当下，中国算力产业正以惊人的速度驶入发展快车道。从国家战略的顶层设计到地方实践的精准落地，政策的“杠杆效应”正在撬动一个万亿级的新蓝海。当算力被比作数字经济的“新电力”，这场始于政策驱动的产业革命，正在重塑中国经济的底层逻辑与全球竞争格局。一、顶层设计：政策图谱勾勒产业发展新坐标（一）国家战略连续锚定，夯实数字经济底座2025年政府工作报告中，“加快构建全国一体化算力网”连

·2025-04-09 13:00

适用于 NVIDIA Blackwell 架构的全新软件驱动 AI 工厂高速运行

该软件可将GPU利用率提高5倍，并提高各种规模的训练和推理效率。蒸汽推动了工业时代的发展，数字时代通过软件带来了转变。

NVIDIA AI技术专区·2025-04-09 07:27

【探商宝】企业信息维度全解析｜从基础数据到战略洞察的6大核心视角

企业信息的多维度分析是解码这一问题的关键。本文将从基础数据、经营动态、风险预警、创新能力、市场生态、战略系统六大核心维度切入，结合工具推荐与实战案例，带你构建企业分析的完整框架。

探熵科技·2025-04-09 03:00

【探商宝】 Llama 4--技术突破与争议并存的开源多模态

例如：Llama4Scout（中杯）：16位专家，17B活跃参数，总参数量109B，单张H100GPU可运行INT4量化版本，支持1000万上下文窗口（约2000万字）。

探熵科技·2025-04-09 03:59

Vue3 视频播放与截图功能实现

video标签基本属性视频截图功能实现思路1.视频帧捕获：首先，通过元素获取当前播放的视频帧画面，浏览器会将视频解码为连续的图像帧，我们可以通过标签的API访问当前显示的帧。

Fri_·2025-04-09 03:27

简易websocket讲解

目录websocket协议websocket流程websocket通信的状态分析建立连接流程拆解shark包接收数据协议解码封装websocket的head包拆包发送数据websocket协议未完待续websocket

域中四大·2025-04-08 21:22

游戏盾和高防有什么区别

它不仅具备传统高防服务器的DDoS流量清洗能力，还集成了反作弊系统、数据加密、私有协议解码等功能，能够精准识别游戏特有的CC攻击（如模拟玩家行为的恶意请求），并通过分布式节点调度分散攻击流量。

上海云盾白东雷·2025-04-08 20:17

Transformer算法详解及代码复现

模型架构概述Transformer模型是自然语言处理领域的革命性突破，其核心设计理念巧妙地结合了自注意力机制和编码器-解码器架构。

清风AI·2025-04-08 13:28

唤醒 AI 算力，专有云 ABC Stack 面向企业级智算平台的 GPU 提效实践

从「建好」到「用好」，企业级智算平台借助专有云ABCStack的GPU提效服务，应对大模型业务挑战，唤醒AI算力，加速AI原生业务的落地。

·2025-04-08 11:22

深入应用FPGA的人形机器人控制系统设计思路

深入应用FPGA的人形机器人控制系统设计思路主要包括以下几个方面：总体架构设计异构融合架构：采用CPU、GPU与FPGA异构融合的架构，充分发挥各硬件的优势。

程序员Thomas·2025-04-08 10:34

亚马逊多账号风控防护体系构建指南

一、复合型环境隔离技术解析1.1硬件指纹防护体系主板级防护：建议采用TPM2.0安全芯片存储设备指纹（如IntelvPro技术）显卡特征混淆：通过OpenGL指令集重定向实现GPU指纹动态化时钟偏移技术

跨境卫士情报站·2025-04-08 05:03

FPGA 2 ，FPGA与CPU GPU APU DSP NPU TPU 之间的关系与区别

目录前言首先，FPGA与CPUGPUAPUNPUTPUDSP这些不同类型的处理器，可以被统称为"处理器"或者"加速器"。

北城笑笑·2025-04-08 04:59

Ubuntu 16.04 + CUDA 8.0 + cuDNN v5.1 + TensorFlow(GPU support)安装配置详解

转载：https://www.cnblogs.com/wangduo/p/7383989.htmlUbuntu16.04+CUDA8.0+cuDNNv5.1+TensorFlow(GPUsupport)

caiexu·2025-04-08 04:55

关于 CUDA 的一些名词解释

显卡GPU显卡是硬件设备，也就是GPU，主要用于图形计算和高性能并行计算任务，目前尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列。

皮卡兔子屋·2025-04-08 01:10

Ubuntu 20.04息屏后唤醒系统死机处理方法

霹雳山人·2025-04-07 21:14

详解 JuiceFS 在多云架构下的数据同步与一致性

随着大模型流行，GPU算力资源正变得日益稀缺，传统的“算力跟着存储跑”的策略需要转变为“存储跟着算力跑”。

Juicedata·2025-04-07 21:10

NPU 310、310P和GPU 4090推理耗时对比

华为310、310P、GPU4090推理性能耗时对比：测试图像大小为：300*300推理卡名字单张推理耗时310100ms310P50ms409060msbatch推理耗时对比:310310P4090batch

JobDocLS·2025-04-07 20:07

D1084：5A大电流可调低压差稳压器深度解析

产品定位D1084是我们推出的5A大电流三端稳压器，支持1.5V-5.0V固定输出或1.25V基准可调输出，典型压降仅1.4V（5A时），专为高性能CPU/GPU供电设计。

青牛科技-Allen·2025-04-07 19:34

计算机系统---性能指标(1)CPU与GPU

一、计算机CPU的性能指标1.架构设计（Architecture）指令集架构（ISA）x86架构（CISC复杂指令集）：Intel/AMD主流架构，兼容Windows生态，代表产品如Intel酷睿、AMD锐龙，支持超线程（HT）和多线程技术。ARM架构（RISC精简指令集）：低功耗优势，用于移动设备（如手机、平板）及服务器（如AppleM系列、QualcommSnapdragon），通过动态指令翻

MzKyle·2025-04-07 17:46

显卡、显卡驱动、cuda、cuDNN之间关系

下面是对这些组件及其关系的详细介绍：显卡（GPU）显卡，全称为图形处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU），是计算机中的专用硬件，最初设计用于处理图形渲染和视频输出。

ergevv·2025-04-07 08:54

【区块链安全 | 第二十四篇】单位和全局可用变量（二）

文章目录单位和全局可用变量（UnitsandGloballyAvailableVariables）特殊变量和函数1.区块和交易属性2.ABI编码和解码函数3.bytes成员函数4.string成员函数5

秋说·2025-04-07 06:08

[machine learning] Triton Server & TensorRT

一、TritonServer1.1架构介绍Triton是一个高性能的推理软件框架，它既支持GPU推理，又支持CPU推理，既能部署在server上，也能部署在端侧设备上。

进阶的小蜉蝣·2025-04-07 05:04

Pycharm实用且高效的插件推荐

StringManipulation功能：批量操作字符串（大小写转换、编码解码、排序对齐等）。适用场景：快速

不辉放弃·2025-04-07 02:15

Qt+FFmpeg+opengl从零制作视频播放器-1.项目介绍

1.简介学习音视频开发，首先从做一款播放器开始是比较合理的，每一章节，我都会将源码贴在最后，此专栏你将学习到以下内容：1）音视频的解封装、解码；2）Qt+opengl如何渲染视频；3）音视频同步，如何seek

灬Sunnnnn·2025-04-06 23:25

Unity 性能优化方案

‌Unity性能优化的主要方案包括以下几个方面‌：一、减少DrawCall‌DrawCall就是CPU调用图形编程接口，是CPU向GPU发送的命令1.CPU和GPU并行工作的原理CPU和GPU工作有一个命令缓冲区

_乐无·2025-04-06 23:25

llama.cpp 和 vLLM 的详细对比分析

llama.cpp和vLLM的详细对比分析，基于最新技术动态（2025年4月）整理：1.核心定位维度llama.cppvLLM设计目标轻量化边缘计算，突破硬件限制（如手机/树莓派）企业级高性能推理，优化GPU

MC数据局·2025-04-06 23:53

Unity中优化绘制调用整理

DrawCall指的是CPU向GPU发送渲染指令的过程，在Unity中，每次渲染一个网格时，CPU都需要向GPU发送一系列的渲染指令，这个过程被称为一次绘制调用（DrawCall）。

浅陌sss·2025-04-06 23:22

GPU 上的 Reduction（归约）和 Scan（前缀和）优化：LLVM、GPU 指令集与架构差异

在GPU上进行Reduction（归约）和Scan（前缀和）运算，如果想要最大化性能，不仅仅是写一个Kernel就完事了，还需要深入了解：LLVM优化机制GPU指令集（如shuffle、DPP、LDS、

codebat_raymond·2025-04-06 22:17

芯片介绍-RK3399微处理器

芯片介绍-RK3399微处理器一、产品简介一、六核64位高性能一体板二、板载AI神经网络加速芯片三、丰富的扩展接口四、强大的硬件编解码能力五、强大的显示接口六、支持多操作系统：二、规格参数一、产品简介一

漂泊在海上的星星·2025-04-06 19:59

污点（Taint）和容忍度（Toleration）存在的意义和需求

和容忍度（Toleration）机制被引入主要是为了满足对集群资源更精细的调度和管理需求，以下从多个方面详细阐述它们出现的原因：节点资源隔离特殊硬件资源节点：在集群里，有些节点可能配备了特殊的硬件资源，像GPU

网络飞鸥·2025-04-06 18:23

一文详解张量并行Tensor parallel的概念和原理应用

张量并行概念张量并行（TensorParallelism）是一种模型并行技术，其核心思想是将模型的张量操作（如矩阵乘法、注意力计算等）拆分成多个子任务，分配到不同设备（如GPU）上并行执行。

OpenAppAI·2025-04-06 17:15

ctfshow web入门 web87

目录源代码：做题思路：做题方法：做题步骤：源代码：做题思路：知识点补充：urldecode函数：url解码函数，用于将经过URL编码的字符串转换回其原始格式die函数：终止程序base64编码：base64

yu9ing·2025-04-06 16:10

计算加速技术比较分析：GPU、FPGA、ASIC、TPU与NPU的技术特性、应用场景及产业生态

本文将深入剖析五类主要计算加速器——GPU、FPGA、AS

deephub·2025-04-06 15:33

【自然语言处理】Encoder-Decoder架构

该架构使用了基于RNN（尤其是LSTM）的编码器和解码器结构：编码器（Encoder）：将输入序列（如句子

藓类少女·2025-04-06 15:33

Encoder-Decoder 编码器-解码器架构（Seq2Seq Model）

Encoder-DecoderEncoder编码器使用长度可变的序列作为输入，将其转换为固定的隐状态Decoder解码器基于输入通过编码器得到的编码信息和当前输出能看到的(已经生成)的词元来预测下一个词元在编码器中使用作为序列开始的词元

SpaceSunflower·2025-04-06 15:32

CUDA学习--体验GPU性能

卷积计算以及共享内存_哔哩哔哩_bilibili处理一张图片的处理速度对比[email protected]()defprocess_gpu

停走的风·2025-04-06 13:23

jetson orin nano学习(torch+OpenCV+yolov5+)

一：入门第一件事：跟着商家教程配置哈哈指令：nvidia-smi-h帮助命令sudojtop--查看nvidia的gpu状态Tip:教程下载的pytorth,cuda,cudnn版本不一定是你项目符合的

停走的风·2025-04-06 13:22

【大模型】微调一个大模型需要多少 GPU 显存？

视频链接：微调一个模型需要多少GPU显存？

酒酿小圆子～·2025-04-06 13:50

base64在线解码工具

我们经常会用到base64编码，相应的base64解码成为日常必备，所有我们需要拥有一个base64在线解码工具base64在线解码工具

迷失蒲公英·2025-04-06 12:15

OpenGL(三)着色器语言GLSL

着色器语言在GPU上运行的图形渲染语言，类C风格。

战术摸鱼大师·2025-04-06 09:53

七、OpenGL ES 着色器语言GLSL

一、关于着色器着色器（Shader）是在GPU上运行的小程序。从名称可以看出，可通过处理它们来处理顶点。此程序使用OpenGLESSL语言来编写。它是一个描述顶点或像素特性的简单程序。

mChenys·2025-04-06 09:53

Pytorch 第十三回：神经网络编码器——自动编解码器

Pytorch第十三回：神经网络编码器——自动编码器本次开启深度学习第十三回，基于Pytorch的神经网络编码器。本回先分享一个自动编码器。在本回中，通过minist数据集来分享如何建立一个简单的自动编码器。接下来给大家分享具体思路。本次学习，借助的平台是PyCharm2024.1.3，python版本3.11numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0文章目录Pytorch第十三回

Start_Present·2025-04-06 07:43

GPU编程实战指南04：CUDA编程示例，使用共享内存优化性能

以下是详细分析：1.CUDA内存层次结构CUDA设备（GPU）具有多层次的内存架构，主要包括以下几种：寄存器（Registers）：每个线程私有的高速存储单元，速度最快但容量有限。

anda0109·2025-04-06 07:10

深度剖析英伟达 GTC 2025：开启 AI 与计算的新纪元

一、盛会启幕，行业聚焦在科技飞速发展的当下，英伟达年度技术盛会GTC（GPUTechnologyConference）无疑是全球AI与计算领域的顶级盛宴。

代码世界的浪客·2025-04-06 06:33

使用 AMD GPU 加速推理的投机采样

SpeedUpTextGenerationwithSpeculativeSamplingonAMDGPUs—ROCmBlogs随着变压器模型的规模增长，进行推理的成本也在增加，影响了延迟和吞吐量。

109702008·2025-04-06 06:32

从渲染原理剖析如何提高 Flutter 应用性能

本文将主要讲讨论UI线程中的性能优化，由于GPU线程涉及底层Skia图形引擎的调用，相较于UI线程而言更加繁琐，对其感兴趣的同学可以观看Google官方的《深入了解Flutter的高性能图形渲染》。

鹅肝手握高V五色·2025-04-06 05:55

pytorch1.2.0 GPU安装

1.创建框架环境cmd窗口输入：condacreate-npytorch1.2.0python=3.6.52.激活环境condaactivatepytorch1.2.03.安装框架pipinstalltorch=1.2.0torchvision=0.4.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

缘来也不错·2025-04-06 05:23

【Cuda 编程思想】CUDA线程执行原理

CUDA线程执行原理CUDA的线程执行原理是理解GPU并行计算的基础。

Mr.Lee jack·2025-04-06 04:51

deepseek开源周的所有项目总结报告

以下是对这五个项目的详细总结报告：1.FlashMLA（2月24日发布）FlashMLA是DeepSeek首个开源的代码库，针对NVIDIAHopper架构GPU（如H800）优化的高效多层注意力（MLA

LisaHusband·2025-04-06 03:40

（本地 GPU vs 云计算 vs 端侧 AI）

本文将详细介绍如何在本地GPU、云计算以及端侧AI环境中部署私有AI大模型，并给出具体实战操作指南。

晴天彩虹雨·2025-04-06 03:38

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