PyTorch分布式訓練的兩條路徑：從DataParallel到DistributedDataParallel 在現(xiàn)代深度學習系統(tǒng)中，單卡訓練早已無法滿足大模型和海量數(shù)據(jù)的需求。當我們在ImageNet上訓練ResNet，或在百億參數(shù)的語言模型上做微調時，多GPU甚至多機集群…

長期投資在波動市場中的優(yōu)勢 關鍵詞：長期投資、波動市場、投資優(yōu)勢、資產(chǎn)配置、復利效應 摘要：本文聚焦于長期投資在波動市場中的優(yōu)勢。通過深入剖析波動市場的特點以及長期投資的核心原理，從多個角度闡述了長期投資在應對市場波動時所展現(xiàn)出的獨特優(yōu)勢。詳細介紹了相關的數(shù)…

CUDA Unified Memory統(tǒng)一內存：簡化CPU-GPU數(shù)據(jù)管理 在深度學習和高性能計算的浪潮中，GPU早已成為加速模型訓練與推理的核心引擎。但隨之而來的，是日益復雜的異構編程挑戰(zhàn)——CPU 與 GPU 擁有各自獨立的物理內存空間，開發(fā)者不得不頻…

DiskInfo下載官網(wǎng)之外的選擇：監(jiān)控GPU存儲使用狀態(tài) 在AI模型訓練現(xiàn)場，你是否經(jīng)歷過這樣的場景？深夜的實驗跑了一半，突然彈出OOM（Out of Memory）錯誤——顯存爆了。重啟、調小batch size、刪變量清緩存……但…

# 軟件工程課程學期總結 ## 一、學期回顧 ### 1.1 回顧你對于軟件工程課程的想象 在接觸這門課程之前，我對軟件工程的想象停留在“系統(tǒng)學習如何開發(fā)軟件”的層面，期待通過課程掌握從需求分析、設計、編碼到測試的完整…

?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設計、完整代碼獲取、論文復現(xiàn)及科研仿真。🍎 往期回顧關注個人主頁：Matlab科研工作室🍊個人信條：格物致知,完整Matlab代碼及仿真咨詢…

CUDA Profiler Nsight Systems使用：分析PyTorch性能瓶頸 在深度學習項目中，我們常常會遇到這樣的情況：模型結構已經(jīng)設計得足夠高效，參數(shù)量也控制得當，但訓練速度依然緩慢。GPU利用率長期徘徊在30%以下，顯存…

提示工程架構師處理多語言場景的8個常見問題，一一解答！ 引言：多語言場景下的提示工程困境 在全球化浪潮下，越來越多的產(chǎn)品需要支持多語言交互——從跨境電商的智能客服，到跨國企業(yè)的AI協(xié)作工具，再到面向全球…