两者并不是简单的“谁更强”关系，而是代表了当前大模型发展的两条重要路线：一条是面向高端闭源工作流智能体，另一条是面向高性能、低成本、可部署的开放权重模型。而 DeepSeek-V4 则突出开放权重、MoE 架构、1M 超长上下文和长文本推理效率，在竞赛型编码、数学推理和开放模型生态方面具有较强吸引力。整体来看，GPT-5.5 更强调真实工作流中的代理式执行能力，尤其适合编码、数据分析、在线研究、文

利用 timestep embedding 感知相邻 denoising step 的输出变化；变化小时复用缓存，变化大时完整计算。它最适合 DiT 类图像/视频/音频扩散模型，尤其是 denoising steps 较多、Transformer 计算占主要瓶颈的场景。生产里建议从开始，逐步调大，同时用固定 prompt、seed、分辨率和 steps 对比不开缓存、保守缓存、激进缓存三组结果。

本文围绕 CUDA 矩阵乘法中的 Shared Memory 优化展开，通过 Naive 矩阵乘法与 Shared Memory Tiled 矩阵乘法的对比实验，分析不同TILE大小对kernel 性能的影响。实验基于 Tesla T4，测试矩阵规模包括TILE包括8、16、32、64。结果表明，Shared Memory 在大多数有效配置下能够明显加速矩阵乘法。

因此更合理的做法是：在大数据传输、批量推理、流式处理、异步拷贝等关键路径上使用 Pinned Memory，而不是把所有主机内存都改成 Pinned Memory。申请的固定页内存，它不会被操作系统换出，GPU 可以更直接地进行 DMA 传输，因此能够显著提升 Host 与 Device 之间的数据传输带宽。时，数据往往需要先经过一个临时的锁页缓冲区，再通过 DMA 传输到 GPU，过程相对多了一

│ 大模型推理并行体系 ││ ││ DP 数据并行 ││ - 多个完整模型副本 ││ - 分摊不同请求 ││ - 提高并发吞吐 ││ ││ TP 张量并行 ││ - 拆单层矩阵计算 ││ - 多 GPU 一起算同一层 ││ - 适合大 Dense 模型 ││ ││ PP 流水线并行 ││ - 按 Transformer 层切分 ││ - 不同 GPU 负责不同层 ││ - 适合超深、超大模型 ││

参考。

文章目录1. baseline2. 改进2.1 增加训练时间Digit Recognizer 练习地址相关博文：[Hands On ML] 3. 分类（MNIST手写数字预测）[Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别1. baseline导入包import kerasimport numpy as np%matplotlib inlineimport matplotlib.

从2019年2月底开始学习《数据结构与算法之美》，王争老师的课程非常好，到2019年8月底已经学完一遍，后面还要多次复习巩固以及OJ刷题。生命不息，学习不止，又要开始新的篇章了–《机器学习》，有点小兴奋，哈哈，之前Python已经大致过了2遍（小甲鱼的视频&从入门到实践），现在要补NumPy、复习高等数学、然后开始吴恩达老师的课程。此篇文章作为学习的汇总目录，供大家参考，一起学习，共同进步

文章目录1. 建立 LeNetDigit Recognizer 练习地址相关博文：[Hands On ML] 3. 分类（MNIST手写数字预测）[Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别[Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别（简单神经网络）04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络上一篇的简单神经网络，将28*28的图片展平了，每个像素在空间上的位置关

参考TensorRT-LLM 是 NVIDIA 推出的一个开源库，旨在利用 TensorRT 深度学习编译器优化和加速大型语言模型（LLMs）的推理性能。它专为开发者设计，支持在多 GPU 环境中高效运行 LLMs。