技术栈
cpu
小白狮ww
13 小时前
人工智能
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深度学习
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目标检测
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机器学习
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cpu
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gpu
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视觉分割模型
Ovis-Image:卓越的图像生成模型
你是否还在为无法得到自己心中想要的画面发愁?直到现在 ai 生成的图片也会有很多槽点,比如文字乱码想在 T 恤上印「LOVE」,结果出来的是 ℒℴ𝒱 外星文,放大一看全是伪笔画,又或者是常识错误,猫耳朵长到头顶正中间,汽车轮子比车身还大,咖啡杯没有底,物理老师沉默,生物老师落泪,除了这些还有风格漂移,乱打光影甚至多写几句,它又自动忽略后半截,像跟健忘症患者对话。
菜鸟的学习日记、
2 天前
mcu
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cpu
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soc
CPU/MCU/SOC/FPGA概念对比
这是一个关于CPU、MCU、SoC和FPGA的详细对比。我们将沿用“引擎到整车”的比喻,并新增“可重构的积木”来帮助您直观理解它们的本质区别、设计哲学和应用场景。
驱动探索者
6 天前
运维
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服务器
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学习
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cpu
AMD EPYC 服务器 CPU 学习
上大学的时候在图拉丁吧逛,淘过二手服务器主板玩耍,但是后面噪音太大给退了,毕业后干过嵌入式开发,也干过互联网后端开发,于是有兴趣再研究研究服务器CPU的大概情况。嵌入式和互联网后端两者的知识一定程度上可以垂直打通,但是需要的量比较大,比如服务器cpu的规格,kvm虚拟化,分布式云计算,数据中心,服务器集群,linux内核与ubuntu centos debian发行版,gRPC协议,RDMA网络等。
十五年专注C++开发
9 天前
c++
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cpu
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代码优化
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simd
浅谈CPU中的SIMD
目录1.简介2.如何检查CPU是否支持SIMD2.1.命令行快速查询(手动检查)2.2.C++ 代码动态检测(程序运行时判断)
AndrewHZ
12 天前
人工智能
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语言模型
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大模型
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cpu
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访存
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计算逻辑
【AI黑话日日新】什么是访存bound?
在后端高性能开发、算法性能调优、大数据处理等场景中,我们总会遇到一个共性问题:明明CPU配置很高,程序运行速度却始终上不去。
REDcker
16 天前
架构
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cpu
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intel
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英特尔
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演进
Intel英特尔芯片架构演进史详解
Intel 的芯片架构演进史,是一部从 4 位微处理器到现代异构多核处理器的演进史。以下将按时间线为您梳理其关键架构与代表芯片。
高新打工人
19 天前
cpu
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risc-v
RISC-V(三):RV32M(RISC-V 32 位乘法 / 除法扩展指令集)
RISC-V 的 RV32M 是 RV32I 基础整数指令集的乘法 / 除法扩展指令集(M = Multiplication and Division),专门提供 32 位有符号 / 无符号整数的乘法、除法、取余操作,填补了 RV32I 仅支持基础算术运算的空白。RV32M 属于 RISC-V 标准扩展(非必选,但主流处理器均会实现),所有指令均为 R 型格式(寄存器 - 寄存器操作),操作数和结果均存于通用寄存器(x0~x31)。
lkbhua莱克瓦24
1 个月前
计算机
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cpu
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oc
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ir
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id
CPU三大核心部件功能详解
首先,想象一下CPU是一个高度自动化、极其高效的“工厂”,它的任务就是不停地执行“指令”(即程序)。而IR、ID和OC就是这个工厂流水线上的三个关键工位,共同负责理解并执行每一条指令。
lkbhua莱克瓦24
1 个月前
计算机
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cpu
CPU中核心参数的通俗介绍
让我们用一个 “厨房团队” 的比喻,来科普这些听起来很复杂的CPU参数。想象一下,CPU就是你家的厨房,它的任务就是处理各种食材(数据),做出饭菜(计算结果)。
lkbhua莱克瓦24
1 个月前
计算机
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智能手机
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cpu
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oc
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ir
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id
手机选购关注的参数-CPU篇
“手机卡顿?不是网不好,是你的CPU在‘罢工’!” 作为一个天天被朋友问“为什么我手机比你卡”的数码老司机,今天我要用咖啡馆聊天的语气,扒开CPU的神秘面纱——别再被参数忽悠了!
HyperAI超神经
1 个月前
人工智能
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深度学习
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学习
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机器学习
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cpu
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gpu
【TVM教程】TVM 运行时系统
TVM 现已更新到 0.21.0 版本,TVM 中文文档已经和新版本对齐。Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM
lkbhua莱克瓦24
1 个月前
计算机
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cpu
CPU的架构与技术和实际性能指标
你可以把CPU的架构想象成一家餐厅的整体运营模式和组织架构。科普解释: CPU的架构(比如ARM、x86)就像是餐厅的核心菜系和经营理念。
hgz0710
1 个月前
cpu
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性能监控
性能监控(操作系统层面-CPU)
必须做监控:做性能测试必须监控,否则不知道问题出在哪里监控是性能测试的核心环节操作系统维度:所有系统都必须监控(通用)
HyperAI超神经
1 个月前
人工智能
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深度学习
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学习
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机器学习
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ai
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cpu
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gpu
在线教程丨 David Baker 团队开源 RFdiffusion3,实现全原子蛋白质设计的生成式突破
近年来,利用生成式深度学习方法在新功能蛋白质设计方面取得了显著进展。目前包括 RFdiffusion(RFD1)和 BindCraft 在内的大多数方法,均采用氨基酸残基水平的蛋白质表示,已能够成功设计蛋白质单体、组装体以及蛋白质-蛋白质相互作用体系,但其分辨率仍不足以精确设计与非蛋白质组分(如小分子配体与核酸)发生特异性侧链相互作用的结构。
高新打工人
1 个月前
缓存
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cpu
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dtlb
关于CPU的介绍(二)----DTLB(数据转址旁路缓存)
DTLB(Data Translation Lookaside Buffer,数据转换后备缓冲器)是 CPU 中用于加速数据访问时虚拟地址(VA)到物理地址(PA)转换的高速缓存,是内存管理单元(MMU)的关键组件。以下从核心作用、工作原理、结构特点、与 ITLB 的区别等方面展开详细解析:
Shi_Lei
1 个月前
架构
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cpu
RISC-V的中断委托机制和场景
默认情况下,所有特权级的中断和异常都会被发送给机器模式(Machine Mode, 以下简称M态),然后运行在M态的软件再根据中断/异常的目标特权级,转发给较低特权级去处理,转发手段通常是中断/异常注入(例如设置sip来注入S态中断)。但是这样的效率很低,所以RISC-V引入了委托机制,在硬件层面设置mideleg/medeleg,绕过M态,直接把低特权级的中断/异常路由给目标特权级处理。以下通过具体的场景来说明。
HyperAI超神经
1 个月前
人工智能
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深度学习
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学习
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cpu
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gpu
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编程语言
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vllm
【vLLM 学习】Reproduciblity
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了 KV 缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。
TracyCoder123
1 个月前
cpu
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gpu
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显存
算力的灵魂:GPU与显存
要理解 CPU 和 GPU 的区别,我们先抛开复杂的电路图,用一个经典的 “算力剧场” 来打比方。让我们深入芯片内部,看看它们的“大脑构造”有何不同。
LucianaiB
1 个月前
cpu
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llama
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昇腾
昇腾NPU实战:Llama-2-7B大模型的部署全流程与性能深度分析
人们眼中的天才之所以卓越非凡,并非天资超人一等而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。———— 马尔科姆·格拉德威尔
HyperAI超神经
1 个月前
人工智能
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深度学习
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学习
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cpu
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gpu
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编程语言
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vllm
【vLLM 学习】Profiling
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了 KV 缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。