摘要：NVIDIA推出的nsight-python包为AI开发者提供了便捷的GPU性能分析工具，可直接在Python代码中标注需要剖析的GPU内核区域。该工具支持PyTorch、TensorFlow等框架，能自动收集内核执行时间、占用率等关键指标，并与NsightSystems/Compute无缝集成生成可视化报告。通过简单的装饰器或上下文管理器即可使用，解决了传统Nsight工具操作复杂的问题，

摘要：NVIDIA CUDA 13.1推出的CUDATile功能通过Python库cuTilePython极大简化了GPU编程。该技术将复杂的线程管理、内存调度等底层工作抽象为类似NumPy的数组运算，特别适合AI和机器学习开发者。博客展示了传统CUDA与cuTilePython的代码对比，后者只需几行即可实现向量加法。目前仅支持Blackwell架构GPU（如B200），需CUDA Toolki

NVIDIA在CUDA 13.1中推出革命性的CUDATile编程模型，这是自2006年以来最大的CUDA更新。该模型采用Tile-based架构，开发者只需描述数据块上的运算，编译器自动处理线程分配、内存优化等底层细节，使代码更简洁且具有前向兼容性。目前仅支持Blackwell架构GPU（如B200），未来将扩展至更多架构。这一创新标志着GPU编程从"线程为中心"向&quot

NVIDIA CUDA 13.1带来重大更新，推出革命性的CUDA Tile技术，这是20年来CUDA平台最大规模的升级。新版本通过Tile编程模型实现更高层次的GPU编程抽象，开发者只需定义数据块和计算操作，编译器和运行时环境自动优化硬件资源分配。同时引入绿色上下文（Green Contexts）实现细粒度资源管理，更新数学函数库和开发者工具链。这些创新显著降低了GPU编程门槛，提升了开发效率，

🚀 我眼中的未来方向：人人都能运维自己的 AI 开发环境我们正在迈入一个“AI 工具平民化”的时代，OpenAI、HuggingFace、Diffusers、LangChain……越来越多 AI 能力从“云端黑盒”走向“本地复现”。我认为未来将出现：💻 一键部署的个人 AI 开发套件（全平台通用、路径稳定）📦 跨平台打包的 AI 项目结构模板（带模型 + 推理 + 构建工具）🧑‍🏫 面向

在 NVIDIA-Workbench（WSL2-Ubuntu 22.04） 中部署 SkyReels-V2 昆仑万维电影生成模型 —— 逐命令逐输出，附模型缓存映射技巧

新方案通过环境变量使得系统能够识别 MSYS2 提供的 GTK 动态库，从而不再强制使用 MSYS2 的 Python。结合 Poetry 虚拟环境，可以灵活选择 Python 版本并快速进行依赖管理，更加适合现代 Python 开发者在 Windows 上开发和部署基于 GTK 的前端应用。强烈推荐开发者使用此方案，尤其适用于部署 AI Agent 项目 SUNA、需要在 Windows 上同时

优先用第一种 ModelScope SDK 下载，省事又省心。非要用 Git LFS 下载的话，记得先安装 Git LFS，下载时网络要稳定。如果下载出问题了，看看~/.cache/modelscope/logs里的日志文件，找不出原因就去 ModelScope 官网找官方帮忙。实用小贴士希望这篇笔记能帮我们顺利下载 CosyVoice 模型，开始好玩的语音合成开发！

报错摘录1：报错摘录2：在尝试在Windows部署并运行CosyVoice原因：代码试图从模块导入一个名为的类，但实际上该模块中定义的是Normalizer类。原因：与第一个问题相似，代码试图从模块导入一个名为的类，但实际存在的类名为Normalizer。这两个问题的根本原因是使用的库中定义的类名与代码中预期的类名不匹配。

本文记录了ComfyUI升级至v0.4.0版本时遇到的队列管理器兼容性问题及解决方案。当点击"QueuePrompt"生成图像时，控制台出现"TypeError:QM_Queue.task_done() got an unexpected keyword argument 'process_item'"错误，导致任务无法执行。问题根源在于核心代码与插件版本不