「GPU资源争夺」共找到 842 篇相关文章
“天下苦CUDA久矣！”KernelCAT率先掀桌，实现国产芯片无痛适配
中国AI产业与英伟达GPU及CUDA生态深度依赖，国产AI根基脆弱。KernelCAT作为AI Agent，能开发高性能算子，在昇腾芯片调优测试中表现出色，还能让国产模型在昇腾芯片上高效部署，实现35倍加速。
搜索 ≠ 简单匹配！0代码实现语义级图文互搜
在非结构化数据爆发增长的当下，传统图文检索方式难以满足企业需求。本方案介绍借助阿里云 Milvus 实现高效多模态图文检索，覆盖多场景，有开箱即用、性能强等优势，还给出架构、部署、验证及清理资源的方法。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
Zvec: 开箱即用、高性能的嵌入式向量数据库
Zvec是轻量级嵌入式向量数据库，为终端侧设计，有开箱即用等四大优势。它基于Apache 2.0协议开源，能满足向量检索在多场景需求，相比现有方案功能更全、资源管控强、性能出色，后续还将持续迭代。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现（v1 和 v2），前者从 vLLM 移植，后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容，还对比了两代差异，并提及相关环境变量。
奥特曼预告ChatGPT新产品！Pro会员也要额外收费，这次不计成本投入算力
OpenAI已花160亿美元租计算资源，还计划未来五年额外支出1000亿租备用服务器。2024 - 2030年将砸3500亿用于服务器租赁，2030年研发投入近收入50%。奥特曼预告未来几周有计算密集型新产品，部分对Pro用户额外收费。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。
小扎疯狂挖角 OpenAI、签约跳槽就发 7 亿奖金，奥特曼痛批：不懂创新，老“复制”人了
Meta 首席执行官扎克伯格掀起 AI 人才争夺战，向 OpenAI 和谷歌 DeepMind 员工提供巨额签约奖金。OpenAI 首席执行官奥特曼证实此事，称挖角大多未成功，还批评 Meta 不懂创新，只“复制”。此外，奥特曼还谈及超级智能等问题及 OpenAI 未来方案。
中美科技博弈下的生存法则
中美科技博弈围绕原创型创新、应用型创新、技术自主与安全、全球影响力构建四大维度展开。中国在部分领域实现局部反超，应用创新优势明显，但在科学前沿仍需追赶。文章还探讨了半导体、能源资源等方面的挑战与策略。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。