gpu算力

如何解决 pip install -r requirements.txt 本地轮子路径 ‘./packages/xxx.whl’ 不存在问题摘要：在Python项目依赖管理中，尤其是在使用 pip install -r requirements.txt 安装依赖包时，开发者可能会遇到形如 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement ./packages/xxx.whl (from -r requirements.txt) 的错误。这种问题通常与本地wheel文件路径错误、项目相对路径配置、PyCharm运行目录、pip源设置等多个因素有关。本文将从场景分析

ubuntu 服务器（带NVLink）更新显卡驱动（巨坑！！）如果你使用的是大型的带NVLink的GPU服务器，例如H100\H20\A100等，就不要去学那些普通服务器或个人电脑的显卡驱动更新的教程，因为不一样！很容易导致更新后，nvidia-fabricmanager 的版本和驱动对不上，而且 apt-get 根本找不到对应的版本！正确步骤：

vscode连接算力平台使用如下链接进行算力平台注册，注册后平台会赠送10元算力券。https://passport.compshare.cn/register?referral_code=G2ZldCqlGu1BHGo8p8s5dD

华为昇腾 950 系列芯片深度解析目录架构创新：场景化定制的双芯片策略性能参数：从单芯片到超节点的算力跃升竞品对比：场景化优势构建差异化竞争力

华为昇腾 910 到 950 系列 NPU 深度解析目录定义与定位：从基础构建到生态引领性能指标：从规模扩张到效能跃升910 系列的性能基础950 系列的代际突破

九章云极AladdinEdu

VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）的故事：模型复杂度的衡量在机器学习实践中，我们常常面临一个根本性的困境：模型应该多么复杂？一个过于简单的模型可能无法捕捉数据中的模式（欠拟合），而一个过于复杂的模型则可能只是记住了训练数据而无法泛化（过拟合）。那么，我们如何量化"模型复杂度"？又如何知道何时停止增加模型复杂度？

《从零到精通：PyTorch （GPU 加速版）完整安装指南cmd命令行输入以下命令：CUDA Version： 12.7表示最高能安装CUDA 12.7的版本，如果CUDA12.7及以下版本能满足项目需求，就不需要更新显卡驱动，否则就需要安装更高版本的显卡驱动，从而安装更高版本的CUDA 我的CUDA Version是12.7，只要安装小于等于12.7版本的CUDA就不用更新驱动如果这里的CUDA Version小于你要安装的CUDA版本则进入下面英伟达官网下载更新驱动 https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

九章云极AladdinEdu

超参数自动化调优指南：Optuna vs. Ray Tune 对比评测在深度学习和机器学习的实践过程中，超参数调优一直是一个既关键又耗时的环节。传统的"手动炼丹"方式不仅效率低下，而且严重依赖经验和个人直觉。随着自动化超参数优化（Hyperparameter Optimization, HPO）工具的发展，我们现在可以更智能、更高效地找到最佳超参数配置。

九章云极AladdinEdu

深度学习优化器进化史：从SGD到AdamW的原理与选择在深度学习的宏伟殿堂中，优化器扮演着至关重要的角色，它如同模型的引擎，决定了学习过程的效率和最终性能。从最基础的随机梯度下降（SGD）到如今广泛使用的Adam及其变体，优化器的发展历程见证了深度学习领域的飞速进步。

理智的煎蛋

GPU 服务器压力测试核心工具全解析：gpu-burn、cpu-burn 与 CUDA Samples在 GPU 服务器的性能验证、稳定性排查与运维管理中，压力测试是关键环节，可有效检测硬件极限性能、散热效率及潜在故障。以下从工具原理、核心功能、使用场景等维度，详细介绍三款核心测试工具，帮助用户系统掌握 GPU 服务器压力测试方法。

九章云极AladdinEdu

临床数据挖掘与分析：利用GPU加速Pandas和Scikit-learn处理大规模数据集随着电子健康记录（EHR）的普及和医疗信息化的深入，临床数据分析面临着前所未有的数据规模挑战。传统的基于CPU的Pandas和Scikit-learn在处理百万级甚至千万级患者记录时，往往耗时过长，成为医疗科研和临床决策的瓶颈。本文将深入探讨如何利用RAPIDS生态系统中的cuDF（GPU加速的Pandas）和cuML（GPU加速的Scikit-learn）来高效处理大规模临床数据集。通过完整的代码示例和性能对比，展示GPU加速如何将数据处理和机器学习训练时间从数小时缩短到数分钟，为临床研究人员提供切

九章云极AladdinEdu

存算一体芯片生态评估：从三星PIM到知存科技WTM2101在传统冯·诺依曼架构面临"内存墙"瓶颈的背景下，存算一体（Computing-in-Memory）技术作为突破性解决方案正在引发计算架构的革命。随着大数据和人工智能应用的爆炸式增长，数据在内存与处理器之间的搬运已成为能耗和性能的主要瓶颈。存算一体技术通过将计算单元嵌入存储器内部，极大减少了数据移动需求，为实现高能效计算提供了全新路径。

九章云极AladdinEdu

绿色算力技术栈：AI集群功耗建模与动态调频系统随着人工智能计算需求的爆炸式增长，大型GPU集群的能耗问题已成为制约AI可持续发展的关键因素。万卡规模的AI数据中心年耗电量可达亿度级别，不仅带来巨大的运营成本，也产生了显著的碳足迹。本文深入探讨绿色算力技术栈的核心组件，重点介绍RAPL功耗控制技术、基于负载的GPU频率缩放策略和PUE优化实践，通过完整的功耗建模与动态调频系统，实现AI集群能效比的显著提升。实测数据表明，该方案可降低25%-40%的集群能耗，同时保持95%以上的计算性能，为构建环保高效的新型算力基础设施提供完整解决方案。

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AI集群全链路监控：从GPU微架构指标到业务Metric关联随着深度学习模型规模的指数级增长，AI训练集群已成为各大企业和科研机构的核心基础设施。一个典型的AI集群可能包含数百甚至数千块GPU，每块价值数十万元，如何充分高效地利用这些昂贵计算资源变得至关重要。传统的系统监控方案往往只关注节点级别的CPU、内存、网络等基础指标，无法深入洞察GPU内部的运行状态，更难以将底层硬件指标与上层业务表现相关联。

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Kubernetes设备插件开发实战：实现GPU拓扑感知调度在现代AI训练和科学计算场景中，GPU集群的性能发挥不仅取决于单个GPU的计算能力，更取决于GPU间的通信效率和拓扑结构。传统的Kubernetes调度器无法感知GPU之间的NVLink连接、InfiniBand网络拓扑和NUMA架构，导致计算任务可能被调度到通信效率低下的GPU组合上，从而显著影响分布式训练性能。

理智的煎蛋

CentOS/Ubuntu安装显卡驱动与GPU压力测试GPU 全称为 Graphics Processing Unit，即图形处理器，最初设计目的是高效处理图形渲染相关任务，如今已发展为兼具图形处理与通用并行计算能力的核心硬件，广泛应用于多领域。

突破效率与质量边界：深入解析MiniMax-Remover视频物体移除方案在视频编辑与后期处理领域，物体移除一直是一个具有挑战性的任务，尤其在保持时间一致性与视觉真实感方面，传统方法往往在速度、效果与稳定性之间难以兼顾。然而，基于minimax优化策略构建的MiniMax-Remover，通过一种创新的两阶段训练架构，显著提升了视频中物体移除的效率与质量，为这一领域带来了新的突破。

HPC_fac13052067816

英伟达发布高效小模型Jet-Nemotron：基于PostNAS与JetBlock架构，准确率与吞吐量双突破摘要：英伟达最新推出的Jet-Nemotron小模型系列（2B/4B参数）凭借两项关键技术突破——后神经架构搜索（PostNAS）与新型线性注意力模块JetBlock，在多项基准测试中显著超越当前主流开源模型，并在H100 GPU上实现最高53倍的推理吞吐量提升。

九章云极AladdinEdu

Scikit-learn通关秘籍：从鸢尾花分类到房价预测决策树/SVM/KNN算法对比 × 模型评估指标解析读者收获：掌握经典机器学习全流程当80%的机器学习问题可用Scikit-learn解决，掌握其核心流程将成为你的核心竞争力。本文通过对比实验揭示算法本质，带你一站式打通机器学习任督二脉。

程序员JerrySUN

GPU 基础矩阵精规组织教程：从基础作用到实战应用👉 page fault 你真的理解吗？（B站视频讲解）GPU (图形处理器)不是只有渲染的功能，它是高并发计算对系统与应用程序有极大优势的运算单元。本文将细自所有使用GPU的基础组件，相关概念和实际应用为主线，适合对GPU功能和工作原理需要精准理解的开发者。