gpu算力

薄荷很无奈

CuML + Cudf (RAPIDS) 加速python数据分析脚本如果有人在用Nvidia RAPIDS加速pandas和sklearn等库，请看我这个小示例，可以节省你大量时间。

AI算子开发是什么AI算子开发是指为人工智能（尤其是深度学习）模型中的基础计算单元（如卷积、矩阵乘法、激活函数等）设计并优化其底层实现的过程。这些计算单元被称为“算子”（Operator），它们是构建神经网络的核心组件，直接影响模型的计算效率、硬件资源利用率和部署性能。

边缘计算场景下的模型轻量化：TensorRT部署YOLOv7的端到端优化指南在边缘设备（如Jetson系列）部署YOLOv7需兼顾模型精度、推理速度与功耗限制三重约束。TensorRT作为NVIDIA官方推理加速库，通过算子融合、量化压缩和内存复用等优化技术，可将模型推理速度提升2-5倍‌。其核心优化路径包括：

黑龙江 GPU 服务器租用：开启高效计算新征程随着人工智能、深度学习、大数据分析等技术的广泛应用，对强大计算能力的需求日益迫切。GPU 服务器作为能够提供卓越并行计算能力的关键设备，在这一进程中发挥着至关重要的作用。对于黑龙江地区的企业、科研机构和开发者而言，选择合适的 GPU 服务器租用服务，成为提升竞争力、加速创新的重要途径。

GPU虚拟化技术在深度学习集群中的应用实践某些985高校AI实验室曾面临典型算力管理难题：其配备的4台8卡A100服务器（总价值超300万元）实际利用率仅38%。学生提交的PyTorch任务常因GPU抢占导致训练中断，而部分研究组独占显卡却仅运行Jupyter Notebook交互式调试。这种资源浪费与争用矛盾，推动了GPU虚拟化技术的落地实践。

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NVIDIA RTX™ GPU 低成本启动零售 AI 场景开发零售行业正在探索应用 AI 升级客户体验，同时优化内部流程。面对多重应用场景以及成本优化压力，团队可采用成本相对可控的方案，来应对多重场景的前期项目预演和落地，避免短期内大规模投入造成的资源浪费。

从Ampere到Hopper：GPU架构演进对AI模型训练的颠覆性影响AI大模型训练效率的提升始终与GPU架构的迭代深度绑定。从Ampere到Hopper的演进路径中，英伟达通过‌张量核心升级‌、‌显存架构优化‌、‌计算范式革新‌三大技术路线，将LLM（大语言模型）训练效率提升至新高度‌。

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基于AWS的大模型调用场景：10大成本优化实战方案大模型训练与推理是AI领域的计算密集型场景，如何在AWS上实现高性能与低成本的双重目标？本文从实例选型、弹性伸缩、存储优化等角度，分享10个经过验证的AWS成本优化策略，帮助企业节省30%以上成本。

1Prompt1Story：为长故事创作赋予角色一致性的AI助手在AI文生图技术蓬勃发展的今天，内容创作者们逐渐发现了一个痛点：当需要生成多张连贯的叙事性图像时，角色特征、场景风格往往难以保持统一。1Prompt1Story模型应运而生，为解决这一难题提供了创新性的技术方案。

无脑上手风月YOLO11镜像——新一代计算机视觉模型风月YOLO11镜像YOLO11是Ultralytics推出的新一代计算机视觉模型，为YOLO家族树立了新的里程碑。以下是对YOLO11的详细介绍：

k8s集群添加一个新GPU节点现在是已经搭建好一个GPU集群，需要添加一个新的节点（3090卡），用来分担工作，大致可以分为以下几个部分：

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当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。DeepSeek团队提出的DualPipe双向流水线架构，通过双向计算流与计算-通信重叠的创新设计，将前向与反向传播拆解为“对称轨道”，使GPU可“边读边写、边算边传”，将流水线空闲时间压缩超50%。结合显存优化技术，其显存占用仅为传统方法的1/8，GPU利用率提升至92%，单epoch训练时间缩短30%，通信开销降低80%。这一架构重新定义了分布式训练的效率边界，为万亿参数模型的高效训练铺平道路，正在推

元宇宙时间

TON基金会确认冠名赞助2025香港Web3嘉年华，并将于4月8日重磅呈现“TON生态日”近日，由万向区块链实验室与HashKey Group联合推出的Web3年度盛典——2025香港Web3嘉年华正式宣布，TON基金会确认成为本届嘉年华的冠名赞助商，并将于4月8日在主会场特别举办“TON生态日”专题Side Event，集中展现TON生态的最新技术突破、生态成果及未来发展布局。

来自于狂人

深度解析：大模型在多显卡服务器下的通信机制与分布式训练——以DeepSeek、Ollama和vLLM为例随着大模型参数规模突破千亿级（如GPT-4、DeepSeek），单显卡的显存容量与算力已无法满足需求。多显卡并行计算成为训练与推理的核心技术，其核心挑战在于高效通信与负载均衡。本文以国产大模型DeepSeek为例，结合Ollama与vLLM推理引擎，深度剖析多显卡协同工作的技术实现，并通过代码示例、性能数据与架构图展示完整解决方案。

在 M1 Mac 上解锁 TensorFlow GPU 加速：从环境搭建到实战验证随着 Apple Silicon 芯片的普及，M1/M2/M3 系列 Mac 已成为移动端深度学习开发的新选择。本文将以 TensorFlow 2.x 为例，手把手教你如何在 M1 Mac 上搭建 GPU 加速的深度学习环境，并验证实际训练效果。

鱼儿听雨眠

【Ubuntu】GPU显存被占用，但显示没有使用GPU的进程今天使用服务器的时候发现gpu被占了很多内存，但是使用 nvidia-smi 命令并没有发现占这么多显存的进程，如下图所示：

天翼云开发者社区

越“挖”越有料，天翼云“息壤”助攻DeepSeek变身万能搭子！还在为DeepSeek服务器繁忙而抓狂？还在为API调用费用涨价而头疼？还在为数据安全而担忧？别急！天翼云“息壤”算力互联调度平台出马

天翼云开发者社区

解锁DeepSeek深度应用，天翼云GPU云主机强势破局！在人工智能重塑世界的当下，一场影响深远的科技变革正在悄然上演，DeepSeek系列模型在诸多领域掀起热潮。企业级AI模型的训练与部署，不仅是技术的角力场，更是决定企业兴衰的生死线。每一次算法的迭代革新、每一次模型的优化演进，都在呼唤着磅礴算力的支撑。天翼云GPU云主机顺势而来，汇聚超强算力、自带数据安全防线、兼具便捷部署和开箱即用，切实助力企业在数字化浪潮里踏步前行，解锁AI应用无限潜能。

TensorFlow项目GPU运行安装步骤以下是在 Linux 系统下搭建完整 GPU 加速环境的详细流程（适配 CUDA 11.2 和 Python 3.9）：

GPU算力平台|在GPU算力平台部署可图大模型Kolors的应用实战教程蓝耘GPU算力平台专为高性能计算设计，广泛应用于机器学习、人工智能及视觉特效渲染等高计算需求领域。其主要优势包括：智能资源调度：平台能够根据工作负载需求精确调配最新的NVIDIA GPU（如RTX 4090、RTX 3090、A100和A800），满足各种复杂场景的计算需求。优化的Kubernetes架构：基于Kubernetes构建，针对大规模GPU任务进行了深度优化，支持灵活调整计算资源，确保高效利用和快速响应。按需付费模式：采用按需计费，用户只需支付实际使用的资源费用，有效控制成本，避免浪费，