似乎每个人都在去年开始谈论CUDA ：它是深度学习的支柱，是新型硬件难以竞争的原因，也是NVIDIA 护城河和飙升市值的核心。DeepSeek的出现，让我们获得了一个惊人的发现：它的突破是通过“绕过” CUDA，直接进入 PTX 层实现的……但这究竟意味着什么？似乎每个人都想打破这种锁定，但在制定计划之前，我们必须了解我们面临的是什么。本文是 Modular “ AI 计算民主化”系列文章的第二部

【代码】【python】生成正态分布样本并画出PDF和CDF图

【代码】【python】生成对数生态分布样本并画出PDF和CDF图

动态分析的优劣取决于切换场景的优劣。在任何输入 VCD 的情况下，都存在一个挑战，即在 VCD 持续时间内选择一个较小的窗口进行动态压降分析。RedHawk-SC 软件拥有强大的 VCD 名称映射流程和用于执行逻辑事件传播的原生解决方案，以及高效的功耗分析流程，该流程可轻松添加来自其他数据点的输入。首先，获取 VCD 是一项挑战，因为成熟的功能仿真通常只在设计周期的最后阶段进行。与门级或网表级 V

良率模型

零样本学习（ZSL）是一种让AI模型识别训练时未见类别的技术，通过利用语义描述、属性等辅助信息而非标记样本来实现分类。它克服了监督学习需要大量标记数据的局限性，适用于样本稀缺或获取成本高的场景。ZSL方法包括基于属性（通过特征组合推断新类别）和基于嵌入（在联合语义空间中比较向量表示）等策略。广义零样本学习（GZSL）进一步处理已知和未知类别的混合数据。生成式方法（如VAE、GAN）和大型语言模型（

事实上，尽管目前英伟达依然保持着AI芯片中的超然地位，但谷歌、亚马逊和微软等主要云巨头正在加速推动自研芯片开发计划，力图在英伟达解决方案之外实现多元化发展。而在这些云巨头自研芯片背后的真正受益者，就是博通与Marvell。有意思的是，博通和 Marvell 在定制AI领域采用了截然不同的发展战略。博通优先考虑大规模集成和平台设计，并以大量的研发投入和先进的技术集成为后盾。而 Marvell 则通过

如果我们作为一个生态系统希望取得进步，我们需要了解CUDA 软件帝国是如何变得如此主导地位的。理论上，存在替代方案——AMD 的 ROCm、英特尔的 oneAPI、基于 SYCL 的框架——但实际上，CUDA 仍然是GPU 计算领域无可争议的王者。这是怎么发生的？答案不仅仅在于技术卓越——尽管技术卓越也发挥了一定作用。CUDA 是一个开发者平台，它建立在卓越的执行力、深度战略投资、持续性、生态系统

DeepSeek 最近的突破颠覆了人们对人工智能计算需求的假设，表明更好的硬件利用率可以显著减少对昂贵 GPU 的需求。本文是 Modular “ AI 计算民主化”系列的第一部分。更多信息，请参阅：第一部分：DeepSeek 对 AI 的影响（本文）第 2 部分：“CUDA”到底是什么？第 3 部分：CUDA 如何取得成功？第 4 部分：CUDA 是现任者，但它好用吗？第 5 部分：OpenCL

似乎每个人都在去年开始谈论CUDA ：它是深度学习的支柱，是新型硬件难以竞争的原因，也是NVIDIA 护城河和飙升市值的核心。DeepSeek的出现，让我们获得了一个惊人的发现：它的突破是通过“绕过” CUDA，直接进入 PTX 层实现的……但这究竟意味着什么？似乎每个人都想打破这种锁定，但在制定计划之前，我们必须了解我们面临的是什么。本文是 Modular “ AI 计算民主化”系列文章的第二部