通过GitHub Actions与算力平台API的集成，我们能够构建一个完全自动化的模型训练与部署流水线。这种方案不仅大幅提升了机器学习项目的迭代效率，还通过动态资源调度优化了计算成本。随着AI应用场景的不断扩展，基于CI/CD的自动化机器学习流水线将成为团队协作和模型交付的标准实践，而算力平台的API化则让这一过程的实现变得更加简单和高效。

昨天，谷歌Gemma 3以27B参数问鼎单GPU最强模型，仅需一张H100显卡即可运行，性能碾压满血DeepSeek V3 及Llama-405B，登顶开源效率巅峰。Gemma 3如何重新定义AI边界？

不得不承认，AI技术已经发展到了一个新的临界点。

在高负荷的AI算力平台中，任务排队是影响研发效率的核心瓶颈。本文将深入介绍基于Slurm作业调度系统的优先级调度机制与资源抢占策略，通过实际配置案例展示如何优化计算资源分配，显著减少任务空闲等待时间。Slurm支援任务抢占功能，高优先权任务可抢占低优先权任务资源。被抢占任务可以取消、重设或挂起。如果启用回填调度（预设），系统会按bf_interval周期计算低优任务能否在不延迟高优任务前提下运行。

而如今，生成式AI正在系统性地重塑这一格局——从智能对话、内容创作到新一代搜索引擎，这些基于生成式计算的任务对GPU算力提出了远超以往的需求。因为AI把图像分析做得更快、更准，医生就可以看更多图像、更多种类的影像，有更多时间和病人沟通，结果服务了更多患者。首先，数据洪流的计算范式转型。面对日益庞大的数据规模，传统CPU架构已难以满足高效处理需求，这促使整个行业向并行加速计算范式迁移，为人工智能的蓬

而如今，生成式AI正在系统性地重塑这一格局——从智能对话、内容创作到新一代搜索引擎，这些基于生成式计算的任务对GPU算力提出了远超以往的需求。因为AI把图像分析做得更快、更准，医生就可以看更多图像、更多种类的影像，有更多时间和病人沟通，结果服务了更多患者。首先，数据洪流的计算范式转型。面对日益庞大的数据规模，传统CPU架构已难以满足高效处理需求，这促使整个行业向并行加速计算范式迁移，为人工智能的蓬

而如今，生成式AI正在系统性地重塑这一格局——从智能对话、内容创作到新一代搜索引擎，这些基于生成式计算的任务对GPU算力提出了远超以往的需求。因为AI把图像分析做得更快、更准，医生就可以看更多图像、更多种类的影像，有更多时间和病人沟通，结果服务了更多患者。首先，数据洪流的计算范式转型。面对日益庞大的数据规模，传统CPU架构已难以满足高效处理需求，这促使整个行业向并行加速计算范式迁移，为人工智能的蓬

​在汽车智能化变革之际，比亚迪 “天神之眼” 全民智驾车型重磅登场。算力于其中究竟扮演何种关键角色？和小编一同探讨吧~

DeepSeek-VL2，这是一系列先进的大型混合专家 (MoE) 视觉语言模型，其显著改进了其前身 DeepSeek-VL。DeepSeek-VL2 在各种任务中都表现出卓越的能力，包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉基础。我们的模型系列由三个变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2，分别具有 1.

3月13日，Open-Sora 2.0全面开源，仅需224张GPU、20万美元训练成本，11B参数模型，就让商业级AI视频生成的门槛从百万预算骤降至20万，性能更是直逼Sora：VBench评分差距仅0.69%——技术民主化的浪潮下，“拍大片”正从资源垄断的游戏，变成全民参与的创意狂欢。