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【摘要】趋动云双11周年庆推出双重福利：1）充值赠礼活动，2025年11月4-30日期间，充值1000-10万元可获算力金+实物奖励（如音箱、手机等）；2）全系列算力实例降价20%，最低0.39算力点/小时起。活动需通过官网参与，礼品限量，不可与其他充值活动叠加。详情见趋动云工作台或咨询客服。
第四范式先知AIOS 5是行业大模型开发及管理平台。平台以提升企业核心竞争力为目标，在支持接入企业各类模态数据的基础上，提供大模型训练、精调等低门槛建模工具、科学家创新服务体系、北极星策略管理平台、大模型纳管平台、主流算力适配优化等能力，实现端到端的行业大模型的构建、部署、管理服务。今天，第四范式先知AIOS 5.1版本正式发布。该版本新增GPU资源池化（vGPU）能力，实现对硬件集群平台化管理、
将自己写的算法借用GPU的算力，即“GPU化”算法，涉及到多个步骤和一些技术知识。整体工作内容的复杂性取决于算法的具体情况和优化需求。
本文介绍如何通过PyTorch与CUDA结合Docker和Kubernetes，实现GPU算力的标准化与按需分配。涵盖容器化镜像构建、MIG资源切分、显存管理及监控告警等关键技术，提升AI研发效率与GPU利用率。
模拟中最耗时的是光子的光学传播过程，占 90% 以上。研究人员使用 GPU 加速江门中微子实验密度矩阵演化的快速模拟方法，在 GPU 上实现矩阵乘法算法，利用 GPU 的并行计算能力，同时处理矩阵乘法等高度并行的运算，大大提升计算速度和效率，加快整个模拟过程的处理时间。液体闪烁体 99.7% 的成份是烷基苯，是日用洗涤剂的主要原材料，具有无毒、易生物降解、火灾风险低等优点，当中微子穿过探测器时，与
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1. 跑ChatGPT体量模型，从此只需一块GPU在发展技术，让大模型掌握更多能力的同时，也有人在尝试降低AI所需的算力资源。最近，一种名为FlexGen的技术因为「一块RTX 3090跑ChatGPT体量模型」而获得了人们的关注。虽然FlexGen加速后的大模型看起来仍然很慢 —— 跑1750亿参数的语言模型时每秒1个token，但令人印象深刻的是，它已经把不可能变成了可能。传统上，大型语言模型
本文介绍了专为GPU并行计算设计的pRRTC算法，该算法显著提升了7自由度Franka机械臂的运动规划性能。通过多级并行机制和SIMT优化的碰撞检测，pRRTC实现了亚毫秒级规划速度，在MotionBenchMaker测试中表现出高稳定性和路径优化能力。在14自由度的Franka双臂系统中，该算法以7.7Hz频率实现实时避障。消融实验显示，并行路径验证带来9.4倍加速。该算法已开源，为复杂环境下的
GPU默认可能使用FP16混合精度训练，而Ascend可能以FP32执行，不同精度下计算的舍入误差累积后差异放大。某些算子（如矩阵乘法、激活函数）在PyTorch（GPU）和昇腾（Ascend）中的底层实现不同。即使模型结构和输入数据完全相同，GPU和Ascend的训练结果仍存在随机性差异（如损失函数波动）。GPU和Ascend在多卡训练时的并行策略不同（如数据分片方式）。工具，收集训练过程中各层
当算力变成一种像石油一样的“战略储备”时，等待往往意味着更高的成本。在英伟达和 AMD 全线调价的倒计时里，提前布局稳定的云端资源，或许能让你在 2026 年的 AI 竞赛中省下一大笔不必要的开支。
Linly-Talker结合GPU算力，实现从文本到语音、面部动画的端到端数字人视频生成。系统集成ASR、LLM、TTS与Wav2Lip等模型，支持本地化部署与语音克隆，显著提升内容生产效率并保障数据隐私。
中小企业在新经济周期背景下，希望通过AI技术提升运营效率和企业竞争力。
算力包含一个大版本x和一个小版本y，一块显卡的算力的表示就是x.y，x其实就是代表着显卡的架构，y代表这基于这个架构一些增量优化，比如7.5就是基于volta的架构优化的，最后命名为turing架构。，在评估时主要考虑峰值计算性能和内存带宽，一般核心数量越多，TFlops越大，效果越好，在选购显卡的时候要首先根据用途选择对应的系列，然后看相应的计算性能和内存。，但因为它们分别面向的目标市场以及产品
硬件故障是 GPU 运维中最直接的问题，通常表现为设备无法识别或运行异常，需优先排查物理层面问题。症状：可能原因：处理方法：症状：可能原因：处理方法：GPU 依赖驱动程序与系统、应用交互，驱动版本不匹配或配置错误是常见故障源。症状：可能原因：处理方法：症状：可能原因：处理方法：症状：可能原因：处理方法：GPU 性能未达预期（如算力低、利用率低）会直接影响业务效率，需从硬件、任务调度等层面排查。症状
本文对比了国内外主流免费算力平台，涵盖百度飞桨、阿里天池、Google Colab等。国内平台网络友好、中文生态完善，适合深度学习入门；国外平台资源丰富、多框架兼容。各平台提供免配置GPU环境，支持直接运行代码，并详细说明了资源限制、适用场景及快速上手指南。文末提供通用PyTorch示例代码和平台选择建议，帮助开发者高效利用免费资源进行AI开发与实验。
从AMD实验室的技术积累，到科创板的上市冲刺，燧原科技用八年时间，完成了一场精准的产业链突围。它的选择，印证了一个行业共识：当ChatGPT掀起全球AI军备竞赛，算力成为核心战略资源，真正的较量不在上市敲钟的瞬间，而在每次芯片迭代时，能否在关键技术环节“一撕到底”。从“跟随式追赶”转向“原生式创新”——避开国际巨头的优势领域，在AI等新兴赛道找准定位，用架构创新实现弯道超车；从“技术研发”升级为“
GPU池化技术是AI算力基础设施演进的必然方向。它将算力资源从固定、僵硬的“固定资产”，转变为流动、灵活的“战略资源”。与虚拟化的关系：虚拟化是池化的重要使能技术之一（提供了资源切分和隔离），但池化更关注跨节点的资源聚合与全局调度。未来趋势：池化正与云原生算力网络异构计算等趋势深度融合，目标是实现从数据中心到跨地域的全局算力资源一体化调度与供给，成为AI时代的“电力网格”。
「RFdiffusion3：蛋白质设计模型」现已上线 HyperAI超神经官网（hyper.ai）的「教程」板块，快来一键部署体验！
选择GPU虚拟化方案，本质上是根据场景在性能、隔离性、灵活性、成本追求极致性能与完整功能，且不介意独占 →GPU直通。需要在多用户间安全共享，且要求接近原生性能 →API转发（vGPU/MIG）。需要极致的灵活性、动态调度和云原生集成，可接受一定的性能损失 →全虚拟化或先进的容器化方案。对于大多数企业级AI云平台和虚拟桌面基础设施而言，以NVIDIA vGPU/MIG为代表的API转发模式是目前公
UWA AI、社区双助力，解难题更高效
总结GPU是通用并行计算的王者，尤其在AI训练和复杂科学计算领域不可替代。其强大的生态（CUDA）和灵活性是核心优势。NPU是专用AI推理的效率怪兽，在边缘计算、移动设备和大规模AI服务部署中，凭借其超高的能效比和低延迟，成为必然选择。融合趋势异构计算：现代计算平台（如数据中心、自动驾驶域控制器）通常采用的异构组合。CPU负责通用逻辑控制，GPU负责复杂训练和并行任务，NPU负责高并发、低功耗的推
按照 GPU 型号丰富程度来看，DigitalOcean 在目前所有云平台中处于第一梯队，甚至不逊于 AWS、谷歌云服务等老牌厂商。对于追求极致GPU型号自由度、对架构精细调优的AI团队或个人，RunPod提供更多消费级选择。但若你更侧重主流高性能GPU、关注长期稳定性和GPU服务器性价比，DigitalOcean无疑是更稳健的选择。
要理解大型语言模型（LLM）的运行，首先需要了解其所需的硬件配置。除了GPU之外，显卡内存也是至关重要的。以Meta公司发布的LLaMA 2模型为例，其包括70B、13B、7B等不同参数规模的模型，而这些模型需要的GPU内存也各不相同。比如，要运行完整的70B模型，需要320GB的GPU内存；而对于13B模型，则需要50GB的GPU内存，7B模型则需要30GB的GPU内存。然而，通过量化技术，可以
GPU（Graphics Processing Unit Parallel Computing）并行计算是一种利用图形处理单元的硬件架构，通过大规模并行执行来加速计算任务的技术。
摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌
FPGA+GPU异构架构通过功能互补实现高频量化交易中"实时性"与"复杂性"的平衡：FPGA专注纳秒级实时交易链路（延迟≤200ns），GPU负责机器学习模型等复杂计算（算力达19.5TFLOPS）。三层架构设计（实时执行层、智能分析层、数据支撑层）通过PCIe4.0/5.0（延迟≤10ns）、PTP时间同步（误差≤5ns）和动态任务调度实现高效协同，满足微
摘要：NVIDIA Warp v1.9.0带来三项重大革新：1）完全重写的可微分行进立方体算法，实现跨平台兼容和AI集成；2）增强的提前编译功能支持二进制模块分发，保护知识产权；3）性能优化包括图捕获线性求解器和自动分块技术。编程模型更Pythonic，支持IntEnum、内核本地数组等新特性。该版本显著提升了GPU加速物理仿真和计算的能力，同时改善了开发者体验。
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。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vLLM 最初在 Intel GPU 平台上支持基本模型推理和服务。
NVIDIA GPU Operator 摘要 NVIDIA GPU Operator 简化了 Kubernetes 集群中 GPU 资源的管理，通过容器化方式自动化部署和维护 GPU 驱动程序及相关组件。相比传统节点直装方式，其核心优势在于： 架构特点： 采用特权容器将驱动挂载到宿主机内核 通过 DaemonSet 实现批量部署和版本管理 严格匹配宿主机内核版本确保兼容性 功能亮点： 支持 vGP
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