搜索[GPU适配]结果-低调大师优秀个人博客

精选列表

搜索[GPU适配]，共10000篇文章

比GPU性能提升5倍阿里云含光800云服务器正式商用

阿里云城市大脑交通信号机系统使用含光800服务器处理车辆检测、品牌识别、车牌识别等算法模型，单张含光800全链路能够支持100路实时视频的分析和特征结构化数据的提取，相比GPU性能提升超过5倍。

2020-06-08

【自动编译代码】陈天奇团队TVM重磅更新：直接在浏览器使用GPU

深度学习离不开TensorFlow，MXNet，Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统，但它们大多专门针对小范围的硬件平台（例如服务器级GPU）进行优化，要适应其他平台需要付出相当大的工程成本和费用

2018-03-12

GPU驱动“后摩尔定律时代” 为HPC和深度学习提供强大加速动力

全球视觉计算的行业领袖NVIDIA®（英伟达™）及应用其GPU的众多企业和科研机构，带来近20场报告和演讲，针对GPU的最新技术以及GPU在科学计算、大数据分析、深度学习乃至自动驾驶汽车领域的应用和创新

2017-08-01

浪潮发布GPU 深度学习一体机，大幅提升性能及生产力

美国当地时间11月16日，在盐湖城举行的全球超算大会SC16上，浪潮发布了深度学习一体机D1000，该产品部署了采用NVIDIA® Tesla™ GPU技术的浪潮高性能计算集群，运行多节点并行深度学习框架

2017-08-01

AI 战略剑指GPU，英特尔Nervana 平台将推首款深度学习芯片

2016年11月17日，英特尔公司宣布推出一系列涵盖从前端到数据中心的全新产品、技术及相关投资计划，旨在拓展人工智能(AI)的发展空间并加速其发展速度。英特尔首席执行官科再奇近期分享了英特尔对人工智能的前景及复杂性的洞察，他指出，人工智能需要众多的领先技术的支撑，以及一个可超出初期采用者范围的更大规模的生态系统。随着目前的算法日益复杂以及所需数据集的不断增加，科再奇表示，英特尔深刻知道如何满足需求且完全有能力提供所需的技术来驱动这一计算转型。战略要点：英特尔® Nervana™ 平台英特尔宣布将推出业内最全面的人工智能产品组合——英特尔® Nervana™ 平台。该产品组合旨在提高人工智能应用的速度和易用性，是构建高度优化的人工智能解决方案的绝佳基础，可帮助更多的数据专家在基于行业标准的技术上解决世界上最大的挑战。目前，从已有的

2017-07-31

Spark Summit EU重头戏：TensorFlow、结构化的流和GPU硬件加速

Spark Summit EU 2016 上星期在布鲁塞尔召开，其中大会中的重头戏是Apache Spark 集成深度学习库 TensorFlow、使用结构化的流进行在线学习和GPU硬件加速。

2017-07-02

在 Ubuntu 16.04 中安装支持 CPU 和 GPU 的 Google TensorFlow 神经网络软件

由于训练所需的计算是非常巨大的，在大多数情况下需要 GPU 支持，这时 TensorFlow 就派上用场了。启用了 GPU 并安装了支持 GPU 的软件，那么训练所需的时间就可以大大减少。

2017-05-18

阿里云发布异构计算解决方案：弹性GPU实例及FPGA解决方案

1月21日，阿里云发布异构计算解决方案：弹性GPU实例和FPGA解决方案。它们能为客户提供高效率、低延迟的实时计算。在数据安全性有保障的前提下，提供灵活弹性的异构计算资源。

2017-01-21

【云栖大会】AMD与阿里云达成战略合作联合发布弹性GPU云计算产品

10月14日，在2016杭州·云栖大会上，全球芯片巨头AMD和阿里云联合宣布，将为阿里云的客户提供基于AMD GPU的弹性计算GPU系列产品。

2016-10-13

OpenAI 用 7000 张 GPU 查 50PB 记录：agent 的审计欠账是怎么定价的

昨天我看到一个数字，停在那儿看了很久。为了查清楚自家的 AI 在过去几个月究竟干过什么，OpenAI 投入了大约 7000 块 GB200 和 GB300，每天成本超过 50 万美元，要排查的历史记录约 50PB。这不是训练，也不是对外服务，这是查账。

2026-10-03

Sublime Text 4 的三处结构性改动：插件宿主隔离、Python 3.8 与 GPU 渲染

Sublime Text 4 的更新日志篇幅不长，但里面有三处属于结构性改动：插件进程模型、内置 Python 版本、渲染方式。这三处决定了不少实际现象——插件报错为什么不再拖垮编辑器、几年前的插件为什么突然失效、以及为什么有些机器上会出现闪烁。

2026-09-22

堆GPU已过时？英特尔将在苏州开讲智能体时代AI工厂，速速来报名

从算力工厂到物理世界：英特尔把 AI 的下一站讲透了在算力中枢· AI 工厂展区，英特尔联合生态伙伴，从核心芯片到 AI 工厂，英特尔携手生态伙伴，展示如何通过CPU、GPU、存储以及系统级别的创新高效释放算力

2026-09-15

A100 80G GPU服务器多少钱？哪些配置会影响实际费用

A100 80G GPU服务器没有统一价格。

2026-09-04

千万级直播系统底层技术剖析：从DPDK网络到GPU转码的全栈性能优化

本文深入剖析一个生产级C++流媒体系统的核心技术实现，涵盖自定义TCP协议栈、零拷贝内存池、多码率自适应转码、边缘节点调度与全链路监控，所有代码均来自实际项目，旨在揭示支撑千万级并发观看场景的底层优化手段与设计决策。

2026-08-26

AI Infra 系列 · 第二章（上）：训练侧通信——NCCL 如何让 GPU 别等数据

一块 Blackwell 几秒钟能算完的矩阵，如果梯度同步要走一条又慢又绕的路，整张卡就得停下来干等。在我们第一章里 Meta 那份研究说，集群看着 100% 在跑，实际有 70% 到 75% 的算力损失在通信延迟、数据等待和故障恢复上。通信是这里面最大的一块。

2026-08-19

马斯克 xAI 解散，22 万张 GPU 租给 Claude，算力增加会对中国解封吗？

这三道墙，22 万张 GPU 一张都拆不掉。二、但解封的可能性在间接增大泼完冷水之后，事情也没有那么绝望。

2026-05-07

给显卡按下“暂停键”：阿里云函数计算 GPU “浅休眠”背后的硬核技术

本文将带你深入技术后台，揭秘 GPU 实例浅休眠这一功能是如何从 0 到 1 实现的。什么是 GPU 实例浅休眠？

2026-01-28

新增 Ollama 模型管理及 GPU 监控，1Panel 开源面板 v1.10.26 LTS 版本发布

在这一版本中，1Panel新增了四项重磅功能，包括Ollama模型管理、Ollama API安全增强、GPU监控和1Panel移动端APP（专业版）。

2025-02-28

PaddleBox：百度基于GPU的超大规模离散DNN模型训练解决方案

直接采用GPU做参数服务器架构的Worker来解决算力问题并不可行，因为模型训练过程中高频的参数拉取与梯度更新需要频繁地进行CPU/GPU通信，难以发挥GPU算力优势，且存储超大模型需要较多GPU服务器

2022-11-01

虚拟化 SIG 最新技术成果：VirtIO-GPU 硬件视频加速获国际社区认可！

近期，SIG小组在虚拟GPU优化方向取得了不错成果，率先实现VirtIO-GPU支持硬件视频加速技术，解放系统CPU占用。

2022-10-18

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。