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异构训练初探：让 CPU 与 GPU 协同工作的计算模式真的靠谱吗？
异构计算（Heterogeneous Computing）指的是在同一系统中使用不同类型的处理器（如 CPU、GPU、TPU 等）协同工作来完成任务。在深度学习训练中，最常见的异构模式就是让多核 CPU 专注于数据加载、预处理和增强（I/O...
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详解 PyTorch 的数据预取技巧：如何让 CPU 预处理与 GPU 计算完美重叠
在深度学习训练和推理过程中，我们经常会发现 GPU 使用率不高，或者训练速度远低于预期。这往往不是 GPU 计算慢，而是因为数据加载和预处理（Data I/O）成为了瓶颈，导致 GPU 必须等待 CPU 准备好下一批数据。这种等待被称为“数...
别再神话国产芯片：深度解析算子库生态对国产 GPU 落地限制的底层逻辑
别再神话国产芯片：深度解析算子库生态对国产 GPU 落地限制的底层逻辑 近年来，国产GPU在硬件设计上取得了显著进步。然而，当讨论它们在深度学习或高性能计算（HPC）领域的实际应用时，人们往往忽略了一个致命的核心问题：算子库生态。算子库生态...
面试必考：对比 SIMD 与 SIMT 架构，为什么 GPU 适合大规模并行计算
概述：理解并行计算的基石 在高性能计算领域，实现大规模数据并行是提升运算速度的关键。CPU和GPU在底层架构上选择了不同的路径来实现这一目标：CPU主要依赖SIMD (Single Instruction, Multiple Data)，而...
Faiss GPU 模式部署详解：如何利用 CUDA 核心实现百万量级向量并行加速
引言：为什么需要 Faiss GPU？ 在处理海量向量数据（例如，数百万或数十亿个128维或更高维度的向量）时，传统的CPU计算受限于核心数量和内存带宽，查询延迟往往难以接受。Faiss通过其高度优化的GPU模块，能够充分利用NVIDIA ...
详解 GPU 的 HBM 显存：为什么带宽大小直接决定了大模型的训练生死
在现代人工智能，特别是大型语言模型（LLM）的训练中，GPU的核心计算能力（TFLOPS）固然重要，但常常被忽视的瓶颈是数据移动的速度。本文将详细解释GPU中使用的HBM（High Bandwidth Memory，高带宽显存）技术，以及为...
车载 SOC 异构计算详解：如何在智能座舱中平衡 CPU、GPU 与 NPU 的算力配比
车载系统级芯片（SOC）是智能座舱的核心。随着功能越来越复杂，传统的 CPU 单核运算已无法满足需求。现代座舱依赖异构计算架构，即同时使用通用处理器（CPU）、图形处理器（GPU）和神经网络处理器（NPU）来分担工作负载。平衡这三种核心的算...
GPU 检索支持 INT8 或 BF16 加速吗，对比 FP32 的性能提升倍数是多少？
在现代AI基础设施中，向量检索（Vector Search）是推荐系统、RAG（检索增强生成）和大规模图像识别等应用的核心。当数据集达到数亿甚至数十亿级别时，如何在GPU上高效地执行相似性搜索成为瓶颈。本文将深入探讨GPU检索对INT8和B...
多 GPU 并行检索时，分片同步导致的延迟损耗通常占整体耗时的百分之几？
在高性能AI基础设施中，多GPU并行技术是提升模型检索（如向量搜索、大模型推理）吞吐量和降低延迟的关键。然而，当我们将模型或数据进行分片（Sharding）部署到多个GPU上时，一个不可避免的性能瓶颈随之而来：结果分片同步和聚合的延迟损耗。...
哪个国家在人工智能领域排名第一？
全球AI领域的竞争核心，不在于简单的科研论文数量，而在于基础设施和工程化能力，特别是大规模模型的高效训练和部署能力。衡量一个国家或组织在AI领域是否领先的关键指标之一，就是其能否以经济、高效的方式，在数百乃至数千块GPU上完成万亿级参数模型...