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CUDA作为NVIDIA推出的并行计算平台，自2006年问世以来，已成推动人工智能、科学计算等领域技术突破的核心引擎。其架构涵盖硬件抽象层、运行时环境及开发工具链三层，通过SIMT架构、内存层次优化等实现性能突破，在金融、医学等多领域广泛应用。CUDA构建了从硬件到软件的闭环生态，拥有庞大开发者群体和行业认证标准。尽管面临华为CANN等开放生态竞争及光子计算等能效挑战，CUDA仍持续进化，其开创的
RAG（检索增强生成）技术结合信息检索与语言模型，通过外部知识库检索增强AI的知识处理能力。趋动云推出基于【embeddinggemma-300m】嵌入模型和【qwen3-14b】生成模型的简易RAG项目示例，支持多语言、量化优化等功能。用户可一键部署体验，上传本地文档即可实现智能问答。项目提供快速开发环境，完成使用后需及时关闭避免额外费用。新用户可参与限时活动获取算力金奖励。
你有没有一些年代久远的老照片，或是网络下载的图片和视频，低分辨率、模糊还有噪点，如果能一键修复成高清就好了！
AI算力与数据库形成协同闭环：数据库为AI提供海量数据存储、预处理和实时查询能力，支撑模型训练和推理；同时AI算力高效处理数据库输出的数据，实现价值转化。优质数据库需具备高扩展性、低延迟和多模态支持能力，而向量数据库因其高效处理AI特征向量的特性成为热门选择。两者缺一不可，共同构成AI系统的核心基础设施。
AutoDL是一个专注于AI开发的云GPU平台，支持多种主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），并提供丰富的镜像环境。用户可以按需租用GPU资源，按小时计费，极大降低了AI开发的门槛。AutoDL为AI开发者提供了极大的便利，让我们可以专注于算法和模型本身，而不用为算力和环境配置发愁。希望这篇教程和心得能帮助你更高效地使用AutoDL，开启你的AI之旅！
场景化体验优化将重塑用户交互逻辑：针对医疗远程诊断、工业协同设计等垂直场景，PC 集群需深度适配终端设备能力（如平板触控交互、手机低功耗模式），依托跨系统兼容性打通协议壁垒（如 UOS 系统下的 3D 模型轻量化渲染、iOS 终端的低延迟编码），使远程访问 3D 模型、医疗影像的操作延迟低于 50ms，与本地设备体验差异缩小至 “无感”，真正实现 “终端无算力，体验无差别”，借由 “软件封装” 中
突破经典算力墙已进入“多技术共振”阶段：量子计算打破算法复杂度壁垒，存算一体重构架构范式，光子计算开启超高速通道，先进封装破解物理限制。未来五年，随着级联玻色编码、3D-CIM、光子神经网络等技术的规模化应用，经典算力墙将被逐步瓦解，人类算力将进入“量子-经典-光子”三元协同的新纪元。正如浙大“悟空”类脑计算机所展示的，新型计算范式正在重新定义算力边界，为AI、材料科学、生物医药等领域带来颠覆性突
9月19日，在第十届华为全联接大会（HUAWEI CONNECT 2025）上，华为常务董事、华为云计算CEO张平安分享了华为云在AI云服务、大模型、具身智能、AI Agent等领域的技术创新与落地实践。华为高级副总裁、华为云全球Marketing与销售服务总裁杨友桂分享了数智化时代下，华为云帮助企业实现全球业务成功的创新技术和经验思考。
OmniGen 是智源推出的一款全新的扩散模型架构，专注于统一图像生成。它简化了图像生成的复杂流程，通过一个框架处理多种任务，例如文本生成图像、图像编辑和基于视觉条件的生成等。此外，OmniGen 通过统一学习结构实现了知识迁移，使其能够适应不同的任务和领域需求。该模型不仅高度简化和易用，还在图像生成领域展示了强大的灵活性。功能介绍：文本生成图像：通过文本描述生成相应的图像。图像编辑：根据用户需求
中国，上海，2025年9月18日] 在华为全联接大会2025期间，华为董事、ICT BG CEO杨超斌发表了“超节点架构创新，开源开放共筑全场景算力底座”的主题演讲，宣布推出创新的超节点架构，发布标卡、模组、服务器、集群等多款最新的超节点产品，与产业界共筑坚实全场景算力底座。杨超斌表示：“基于灵衢互联协议，华为开创了超节点架构，可将多台物理机器深度互联，实现逻辑层面像一台机器一样学习、思考与推理，
FluxGym 是一款用于简化 Flux LoRA 模型训练的工具，特别适用于低显存环境（如12GB、16GB或20GB VRAM）。LoRA 模型是一种低秩适应技术，允许在较小的数据集上微调大型模型，而无需大量计算资源。FluxGym 为用户提供了一个图形界面，使得即使没有深厚编程背景的用户也可以轻松上手训练 Flux LoRA 模型。
阿里通义万相Wan2.1模型登顶Vbench榜首第一，超越Sora、HunyuanVideo、Minimax、Luma、Gen3、Pika等国内外视频生成模型。而在今天，万相Wan2.1视频生成大模型正式开源！【DiffSynth-Studio】 模型已经在趋动云『社区项目』上线，无需自己创建环境、下载模型，一键即可快速部署，快来体验【DiffSynth-Studio】带来的精彩体验吧！
TANGO 是一项前沿的AI技术，旨在解决传统数字人生成技术中存在的局限性，如只能生成面部或唇形同步的视频片段。通过结合音频输入与参考视频中的动作数据，TANGO 能够生成与音频内容匹配的全身动作视频，使得生成的人物形象更加生动逼真。TANGO框架的开源和高效性为其在数字人领域的应用提供了广阔的前景。以下是几个潜在的应用场景：虚拟主持人： 利用TANGO框架，可以轻松生成与真实主持人相似度极高的虚
很多行业虽然核心部件CPU/GPU已实现国产化，但仍有部分关键部件依赖国外技术。这种现状下，关键行业对AI算力的核心需求值得关注
如今，国内头部游戏厂商加速研发并拓展新赛道，小游戏和云游戏等新兴市场迅速扩张，为行业注入了新的活力。据《2023年中国游戏产业报告》，2023年，中国自主研发游戏海外市场实际销售收入为163.66亿美元，规模连续四年超千亿人民币。在中国自主研发移动游戏海外市场收入前100的游戏中，策略类占比40.31%，角色扮演类占比15.97%；射击和休闲类占比分别为10.03%和5.11%。而在游戏出海的主要
AI Toolkit 是由开发者 Ostris 精心打造的一站式扩散模型训练套件，专为现代AI创作需求设计。该项目最大亮点在于其对消费级硬件设备的深度优化，让用户无需依赖昂贵的企业级GPU，即可在本地或个人设备上完成高质量的模型训练与微调。无论是初学者希望快速入门，还是有经验的开发者追求更灵活的训练方式，AI Toolkit 都提供了高度易用的图形化界面（GUI）和命令行（CLI）两种操作模式，极
大模型入门：一文读懂算力与 CPU、GPU、GPGPU、TPU、DPU
【摘要】算力产业正从规模扩张转向价值深化。政策强力驱动与产业订单爆发形成共振，资本市场关注点已转移至技术壁垒、订单兑现与盈利质量。通过对六大赛道的量化分析，揭示了国产AI芯片、光模块与液冷技术的投资主线，并对短期市场波动与核心标的进行了前瞻性评估。
穿越AI“巴别塔” 25岁的F5交出一张平台化“答卷”
本文介绍了大模型概念自信度，自信度在哪些领域可以得到应用，自行度和熵的区别，和自信度对算力的优势。
MiniCPM-V4.0发布：4B参数视觉模型在OpenCompass评测中超越GPT-4.1-mini等竞品。该模型专为移动端优化，在iPhone16ProMax上实现首token延迟<2秒、解码速度>17token/s。支持llama.cpp/Ollama等多种部署方式，已在趋动云平台提供一键部署服务。新用户可参与限时活动获取190元算力金奖励。项目地址：https://githu
Area-Composition模型可以通过输入不同的提示词，然后根据各部分提示词进行融合生成图片。本文详细介绍了如何实现该模型的本地部署。
全球云计算市场正经历深刻变革，智算云体系架构的成熟与AI服务范式的创新，推动云计算从基础资源供给向智能时代核心引擎加速转型。
从零开始学大模型：大模型算力常用名词全解析（超全整理），建议收藏！
英伟达新一代机器人计算机Jetson Thor正式发售！2070 TFLOPS的AI算力和7.5倍的性能提升，驱动物理AI和通用机器人时代真正到来。
【摘要】现实世界资产（RWA）正从传统领域向算力与新能源等新兴类别深度拓展。通过区块链与物联网技术，将GPU算力、充电桩、光伏电站等代币化，不仅为AI产业和绿色金融开辟了高效融资渠道，也预示着万物可代币时代的到来。
GpuGeek平台是一个专为人工智能、深度学习和科学计算等领域设计的云计算平台，以其显卡资源充足、节点丰富、高性价比、镜像多样、模型市场丰富、实例创建快速、GitHub学术加速便捷和计费灵活等特点，成为开发者和科研人员的首选。平台提供多种高性能显卡（如NVIDIAA100、V100、RTX系列）和计算节点配置，支持弹性扩展和高效资源调度。按需计费和长期订阅优惠帮助用户节省成本，丰富的操作系统和深度
近日，在2024世界人工智能大会上，腾讯正式发布了《2024大模型十大趋势——走进“机器外脑”时代》报告。目前，这一报告正在AI产业界各大社群快速传播。报告中，腾讯研究院试图通过10个关键性的趋势，去理解全世界范围内正在发生的AI巨变，并勾勒出一个由大模型驱动的新未来。有需要完整报告的朋友，可以扫描下方二维码免费领取👇👇👇。
在人工智能浪潮席卷全球的当下，智算中心作为支撑大模型训练、推理和各类智能应用的“数字底座”，已从单点试水走向规模化落地阶段。截至2025年，全国已建及在建智算中心超250个，算力总规模达280EFLOPS，覆盖京津冀、长三角、粤港澳等八大枢纽节点。
大模型成本解析 大模型的高昂成本主要来自： 训练阶段：需上万张高性能显卡（如A100），单次训练电费可达24万美元 数据准备：数据采集、清洗和标注成本昂贵，专业标注1万条数据需1000-5000美元 推理部署：用户请求处理需要持续算力支持，并发量高时成本飙升 人力投入：专业团队（研究员、工程师等）年薪可达150-300万美元 持续维护：包括模型迭代、硬件升级等，年成本约50万美元 （字数：149）
在2025开放计算技术大会上，阿里云、浪潮信息、中科方德、中兴通讯等成员单位，十余家国内外芯片厂商，以及清华大学、上海交大等高校和FlagOS社区等单位共同发起成立“龙蜥智算联盟”，通过建立测试基准及性能优化方法，统一维护并更新社区主线版本，建设开源AI框架与芯片适配平台等举措，提升AI基础设施性能和稳定性，建设AI开源生态。
由沙利文和天罡智算联合发布，聚焦于中国智能算力行业的现状和发展趋势。智能算力通常指的是支撑人工智能应用的计算能力，包括但不限于数据处理、机器学习、深度学习等任务的能力。分析当前智能算力的关键技术，例如 GPU、TPU、FPGA、ASIC 等。探讨人工智能芯片的发展，包括硬件加速、云计算和边缘计算。讨论智能算力在不同行业中的应用，如金融、医疗、交通等。报告介绍了智能算力行业的背景、定义和重要性。分析
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