gpu算力

2026智驾决赛圈：洗牌、技术决战与3大生死门槛中国智能驾驶（智驾）行业正经历史上最剧烈的洗牌：曾经估值百亿的独角兽停摆、中腰部玩家批量出局，牌桌快速清空。行业形成明确共识：2026年将是决赛圈关闭的最后期限，最终仅2-3家核心供应商能存活，而主机厂自研阵营中，仅蔚来等少数玩家仍在坚守。

深度学习的GPU介绍GPU（Graphic Processing Unit）图形处理器 CPU （Central Processing Unit）中央处理器

Ubuntu20.04安装50系显卡驱动[不黑屏版本][硬件信息：AMD 9700X + 5070][安装驱动有3种方法，本文是.run方法安装。有一种是直接在终端用命令ubuntu-drivers devices就能安装，比较快捷，但版本更新比较慢，我就想用.run文件这种方法安装，失败了起码4次，困扰了我一天的问题😭，踩了很多坑终于解决了！！！😎]

HyperAI超神经

内存占用最高降低75%，美国能源部科学家提出跨通道分层聚合方法D-CHAG，实现极大规模模型多通道数据集运行基于视觉的科学基础模型在推动科学发现与创新方面具有巨大潜力，主要源于其能够聚合多样化来源的图像数据（例如不同的物理观测场景），并利用 Transformer 架构学习时空相关性。然而，图像的 token 化与聚合过程计算开销巨大，而现有的分布式方法如张量并行（TP）、序列并行（SP）或数据并行（DP），尚未充分解决这一挑战。

GLM-4.7-Flash：高性能、高吞吐轻量化的 MoE 推理模型；Delhi Pollution AQl：超过二十万条小时环境观测样本公共资源速递6 个公共数据集：* Sonar Signal 水下声呐信号数据集* Diabetes Mexico 墨西哥糖尿病数据集

零基础教学连接远程服务器部署项目——VScode版本在很多情况下，去训练一个神经网络模型，本地的算力肯定是不够的，我们往往采用租服务器或者使用学校或者公司的服务器进行模型训练等操作，本篇博客主要从零开始介绍如何使用远程服务器进行开发，帮助初学者更好的入门。

智星云算力

OpenClaw打工人高效摸鱼攻略（6个实用skills）OpenClaw 真正的战斗力，藏在它的Skills 生态里。要是把大模型比作聪明的 “大脑”，那 Skills 就是能跑能跳的手脚、能看能抓的眼睛，还有塞满各种专业工具的百宝箱。

ALINX技术博客

【202601芯动态】全球 FPGA 异构热潮，ALINX 高性能异构新品预告2026 年存储芯片迎超级涨价周期，台积电先进制程及封装订单需求持续攀升，紫光同创、安路科技等国产芯片龙头企业加大大规模 FPGA 投资，国产化替代进程加速，全球半导体市场规模预计破万亿，芯片市场整体热度持续走高，而中国算力市场呈现出一个更为真实、务实的状态：

教程上新｜DeepSeek-OCR 2公式/表格解析同步改善，以低视觉token成本实现近4%的性能跃迁在视觉语言模型（VLMs）的发展进程中，文档 OCR 始终面临着布局解析复杂、语义逻辑对齐等核心挑战。传统模型大多采用固定的「左上到右下」栅格扫描顺序处理视觉 token，这种刚性流程与人类视觉系统遵循的语义驱动型扫描模式相悖，尤其在处理含复杂公式、表格的文档时，容易因忽视语义关联导致解析误差。如何让模型像人类一样「读懂」视觉逻辑，成为提升文档理解能力的关键突破口。

2026年GPU算力租赁新标杆，天翼云息壤让智算资源普惠易用在AI技术高速迭代的2026年，GPU算力作为模型训练、科研仿真、业务创新的核心支撑，其需求呈现爆发式增长。然而当前GPU算力租赁市场普遍存在资源分散、跨域调度难、运维成本高、适配性不足等痛点，企业和科研机构往往面临“算力不够用、用不好、用不起”的困境。天翼云息壤一体化智算服务平台凭借“算力、平台、数据、模型、应用”五位一体的服务体系，重新定义GPU算力租赁模式，为千行百业提供高效、灵活、安全的算力解决方案。

腾讯云高性价比GPU算力，开启AI时代腾讯云作为国内领先的云计算服务商，提供多样化的GPU算力解决方案，覆盖从入门级训练到高性能计算的场景。其GPU实例基于NVIDIA Tesla系列显卡（如T4、V100、A100等），支持CUDA、TensorFlow、PyTorch等主流AI框架，并针对深度学习、图像处理、科学计算等场景优化。

“蚯蚓涌动” 的屏保： DirectX 12 + ComputeSharp + Win32目录实现原理核心流程核心技术点技术栈与依赖下载我本来想做漂亮的蝴蝶飞舞，但是用着色器不知道如何表现蝴蝶的精致，画出来之后，反而像水里的一群蚯蚓。有密集恐惧症的朋友赶紧溜走。

HyperAI超神经

【TVM教程】设备/目标交互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。

虚拟机VM调用物理机GPU相关问题虚拟机中部署 AI 大模型问答系统并非不能用物理机的 GPU，核心取决于虚拟机的虚拟化方案和GPU 的硬件 / 驱动支持，主流的实现方式是GPU 透传（直通）和GPU 虚拟化共享，前者性能损耗极低，是大模型部署的首选，后者适合多虚拟机轻量共享 GPU 资源。

基于CPU开发或GPU开发的区别

大模型应用：GPU的黑盒拆解：可视化看透大模型并行计算的底层逻辑.67显卡的核心是图形处理器，也就是我们常说的GPU，全称Graphics Processing Unit，它和 CPU 的本质区别是并行计算架构，CPU 擅长复杂的串行逻辑，GPU 则通过海量的计算核心，主攻高吞吐量的并行任务，比如大模型推理、图形渲染、深度学习训练。理解 GPU 底层原理，是搞懂大模型算力优化的关键。

科学计算技术爱好者

NVIDIA GPU 系列用途分类梳理随着深度学习、科学计算、渲染、可视化以及边缘计算的发展，NVIDIA 推出了多个面向不同场景的 GPU 系列产品，如 RTX、A 系列、H 系列、L 系列、Blackwell 系列等。理解这些系列的定位、架构基础与使用场景，有助于在系统设计、软硬件采购及调优中做出精准选择。

CUDA高级优化实战：Stream、特殊内存与卷积优化—Week3学习总结前两周跟着课程学完基础知识和Shared Memory优化后，说实话，当时看到矩阵乘法从几百ms优化到几十ms，那种成就感真的很爽。Week 3进入了更硬核的内容，学完这周我感觉自己对GPU的理解又上了一个台阶。

第一篇：背景篇 - 为什么医院需要自己的超算？副标题：从测序成本下降曲线到AI革命，看医疗科研的算力焦虑当一台测序仪一天产生的数据量，超过了整个医院信息科过去十年的存储容量；当一个AI模型训练所需的算力，足以让全院的办公电脑瘫痪一周——医疗科研，正经历着一场悄无声息的“算力饥荒”。

大模型应用：拆解大模型算力需求：算力是什么？怎么衡量？如何匹配？.64算力，通俗来说就是硬件进行计算的能力，类比为工厂的生产效率对大模型而言，算力核心体现在“单位时间内完成矩阵乘法、注意力计算等核心操作的次数”。