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RX570_魔改矿卡显示故障完整排查记录本文档完整记录了一块特挑体质矿卡从发现故障、跨三个环境系统排查、到最终定性为硬件级缺陷的全过程。包含所有实验、原始日志、关键证据、技术机制分析和经验教训。写给未来再遇到类似卡的人，也写给正在为这块卡头疼的你。

Intel Core Ultra X9 388H全面性能对比分析报告GPU 对比 AMD Radeon E8860 ｜ CPU 对比 Intel Xeon D-2183IT

【原创】海光Z100 DCU适配vLLM实录（二）：W4A16大M Prefill结构重写、GDN融合与长上下文HIP Attention上一篇结束时，海光Z100上的Qwen3.6-27B-AWQ-INT4已经把最影响使用的Decode问题基本处理到可以稳定运行的程度。AWQ是激活感知权重量化（Activation-aware Weight Quantization），它根据模型真实激活分布选择量化尺度，让权重能够以较低比特保存，同时尽量减少精度损失；INT4表示模型权重以4比特整数存储；W4A16表示4比特权重、16比特激活（Weight 4-bit，Activation 16-bit），也就是权重长期保持INT4压缩格式，模型运行时产

AMD 芯片组驱动触发高频 SSD 写入的问题及解决方案2025 年 11 月，Reddit 用户 Takia_Gecko 发现了一个 AMD 驱动的异常行为：每次移动鼠标或调整窗口大小时，系统都会向 SSD 写入日志文件。该问题经 Tom's Hardware、TechSpot、Igor's Lab 等多家科技媒体报道后，获得了广泛关注。

【在 RX 6750 GRE 10GB 上预训练 GPT：一场 ROCm 生态的踩坑实录用一张消费级 A 卡（RX 6750 GRE 10GB）在 Linux + ROCm 环境下成功预训练了一个 50M 参数的 GPT 模型。本文记录了从环境配置、ROCm 兼容性伪装、数据集选型到显存优化的完整过程，以及那些只有亲自踩过才知道的坑。

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AMD Helios AI机架技术详解：72颗MI455X、EPYC Venice与UALoE架构AMD已经公布Helios机架级AI系统的完整架构。这套系统由72颗AMD Instinct MI455X GPU、第六代EPYC“Venice”CPU、Pensando网络组件、UALink over Ethernet互联和ROCm软件栈组成，面向大规模AI训练、分布式推理与高密度AI基础设施。

Mac 涨价后，本地 AI 还能千元入门吗？今年 6 月，Mac 全线涨价。一台 16GB 的 Mac Mini M4，入手成本比以前高了一截。对于那些原本想用 Mac Mini 跑本地 AI 的人来说，三千到五千元档突然少了一个省心的选择。

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AMD MoP 封装策略解读 | HBM 大热，为何 AMD Versal 系列反选 LPDDR5X？2023年，AMD Versal HBM 系列开始量产。2025年 AMD 宣布其停产。2026年6月30日，AMD推出三款 Versal Premium Gen2 MoP芯片（2VP3422、2VP3522、2VP3622）作为替代方案，将32GB LPDDR5X 直接封装在芯片基板上。带宽从HBM版本的 819GB/s 降到了 288GB/s，而芯片的供货周期从 HBM 版本的 2-3 年拉到了 15 年以上。

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实测参赛｜用飞算JavaAI快速落地企业项目招投标管理系统这次参加飞算JavaAI炫技赛，我没做简单的Demo小项目，也没套市面上烂大街的管理系统模板。专门选了企业项目招投标管理系统这个偏业务、偏工程化的企业级场景，全程靠飞算JavaAI的「智能引导」功能从零落地。

Windows 平台 Ollama AMD GPU 一键编译指南：基于 ROCm 7.1 的自动化实战去年我们在 Windows 上编译 Ollama 的 AMD GPU 版本时，需要在 PowerShell 里小心翼翼地把环境变量逐个敲进去，手动搞定 CMake 和 Ninja，稍有不慎就可能因为一个架构参数而前功尽弃。如今，随着 ROCm 7.1 正式支持 RDNA 3.5 架构，社区也打磨出了一套高度自动化的构建脚本——只需一行命令，就能把 Ollama 源码编译成原生调用 AMD GPU 的 Windows 可执行文件。

WSL2 中使用 AMD Radeon 780M 核显配置 VulkanWindows 版本：Windows 11（或 Win10 2004+），WSL2 已启用WSL 发行版：推荐 Ubuntu 22.04/24.04

【2026】记录在windows编译llama.cpp步骤，AMD CPU本地部署千问3.5本地大模型，内存占用低我的电脑是AMD的+32G内存，没有GPU，偏要玩一玩千问3.5本地大语言模型，github上下载的llama安装包，无法使用，只有自己编译试试了。注意我是编译CPU版本的，你有GPU这篇别看了。以下是我的CPU型号:

梳理一下前端模块化规范：CommonJS ESM AMD CMD UMD前端模块化规范在发展过程中出现过多种规范，大多开发者都对这些名词有个印象，但问起来又有些模糊。本文的目的是做一个梳理，帮助记忆。

Windows平台Ollama AMD GPU编译全攻略：基于ROCm 6.2的实战指南（附构建脚本）Ollama作为当前热门的本地大语言模型运行框架，其官方版本主要针对NVIDIA CUDA进行了优化。对于广大AMD GPU用户而言，直接使用官方二进制包无法获得GPU硬件加速，导致模型推理速度大幅下降。本文将深入解析如何在Windows系统上，利用AMD ROCm 6.2 SDK，从源码编译出支持AMD GPU加速的Ollama版本，并详细解释每一步背后的技术原理与最佳实践。

万事课程：AMD CPU 结构和虚拟化---入门讲解AMD SVM / Intel VMX / Windows 内核 / Hypervisor个人分析被360垄断了，以下内容很多通过360搜索获得，又或者360处于绝对行业头部地位

联想小新Air14 R5 5500U m2转oculink外接无头RX580显卡和服务器电源：极低成本给轻薄本续命大学生群体有个很尴尬的需求：平时上课要轻薄本，背着不累、续航长；回宿舍想打游戏，核显又带不动。买游戏本吧，又厚又重，天天背着去教室简直是健身。

从一个小例子学习方程组求解超节点（supernodal）算法以 Cholesky 分解超节点方法举例说明，LULULU 和 LDLTLDL^TLDLT 类似。考虑对称正定（SPD）线性方程组求解问题 x=b,A=AT,A≻0 x=b, \quad A=A^T, A \succ 0 x=b,A=AT,A≻0 Cholesky 分解法求解方程步骤分两段：

AMD ROCm生态介绍：开源的GPU计算平台ROCm (Radeon Open Compute Platform)** 是 AMD 推出的一套开源软件栈，旨在为基于 AMD Radeon 和 Instinct GPU 的硬件提供高性能、通用目的的 GPU 计算能力。它的目标是挑战 NVIDIA CUDA 在高性能计算领域的领导地位，通过开源和开放标准来建立一个替代性的生态系统。

使用 AMD 或 CommonJS 模块安装 Highcharts｜官方技术文档使用说明Highcharts 兼容 AMD 模块加载器（如 RequireJS）。以下示例演示了如何使用 RequireJS 从我们的 CDN 加载 Highcharts 及两个模块。

TTM ttm_tt技术分析系列1：导读本系列在前文深入分析了drm的基础上，深入分析 Linux 内核 DRM 子系统中的 TTM (Translation Table Maps) 框架核心组件 ttm_tt，结合 AMD GPU 驱动实现，全面讲解其原理、实现和应用。