「CPU利用率」共找到 122 篇相关文章
本地可运行的高质量的文本转语音模型
介绍Kyutai的Pocket TTS，一款轻量级文本转语音应用，可在CPU高效运行，模型小且低延迟，支持Python API和CLI，能语音克隆，还可在浏览器试用，目前仅支持英语，也有社区浏览器端实现。
内核级的真相：为什么 eBPF 正在取代基于用户空间的 Agent 成为安全可观测性的首选
文章指出基于用户空间的安全 Agent 存在与威胁同权限层级、CPU 成本高、易被攻击等问题。eBPF 能在 Linux 内核运行受沙箱保护程序，可降成本、增可见性。上线应分阶段，还介绍工具及部署安全措施。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限
AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
供需失衡的窗口期里，商汤大装置把国产算力做成了正毛利生意
WAIC期间，商汤大装置举办AI基础设施论坛，展示国产算力成绩单，将国产芯片业务毛利率做到正数。其通过异构混合推理等操作方法论，提升芯片利用率，还在多领域合作，虽红利或收窄，但方法论有长期价值。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
当英伟达收购Groq引发行业震动，中国存算一体赛道正在发生什么？｜甲子光年
2025年底英伟达200亿美元收购Groq，让存算一体成产业刚需。传统GPU受存储墙限制，算力利用率低。Groq采用SRAM成本高，而亿铸科技以消费级显卡价格提供H卡性能，兼容CUDA，或成产业真需求。
时隔九年，中国超级计算机重登世界榜首
当地时间6月23日，第67届TOP500超级计算机排行榜发布，国家超级计算深圳中心的‘灵晟’（LineShine）夺冠，运算速度达2.198 ExaFLOP/S。它仅用CPU，性能超美国El Capitan超20%，引发对未来计算架构思考。
内存一年疯涨170%，云账单里的“隐性成本”该算清了
2025年下半年存储价格成焦点，DRAM合同价同比涨幅达171.8%，致企业IT采购成本上升。华为云更新Flexus云服务器系列，基于柔性算力技术，打破CPU与内存固定绑定，减少浪费，还引入应用级加速，提升性能。