CUDA Streams并發(fā)執(zhí)行：重疊PyTorch計(jì)算與數(shù)據(jù)傳輸 在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，你是否曾注意到這樣的現(xiàn)象：GPU利用率曲線像鋸齒一樣劇烈波動(dòng)？明明顯卡滿載運(yùn)行，但nvidia-smi顯示的GPU使用率卻經(jīng)常掉到30%以下。這背后往往藏著一個(gè)…

背景 Jenkins 2.528.3 LTS 安裝Git Parameter Plugin，啟用“參數(shù)化構(gòu)建”功能，自由風(fēng)格使用tag發(fā)版做準(zhǔn)備。 文檔 官方安裝文檔 環(huán)境 操作系統(tǒng) Ubuntu24.04主服務(wù)器配置 VM 16C/64G/800GJenkins版本 2.528.3 LTSJava版本 JDK21 目標(biāo) 生產(chǎn)環(huán)境適應(yīng)…

終身學(xué)習(xí)：構(gòu)建能持續(xù)進(jìn)化的AI Agent 關(guān)鍵詞：終身學(xué)習(xí)、AI Agent、持續(xù)進(jìn)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)更新、元學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí) 摘要：本文聚焦于構(gòu)建能持續(xù)進(jìn)化的AI Agent這一前沿主題，深入探討了終身學(xué)習(xí)在AI領(lǐng)域的重要性。詳細(xì)介紹了相關(guān)核心概念，如AI Agent和終身學(xué)習(xí)的原理與聯(lián)系…

GitHub Pull Request 審查流程與 PyTorch-CUDA 容器化協(xié)作實(shí)踐 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目日益復(fù)雜的今天，一個(gè)新功能的提交可能涉及算子實(shí)現(xiàn)、GPU 內(nèi)存優(yōu)化、分布式訓(xùn)練兼容性檢查，甚至跨版本 API 兼容問(wèn)題。當(dāng)多個(gè)開(kāi)發(fā)者并行推進(jìn)不同方向時(shí)，如何確保每…

Docker Top查看進(jìn)程：觀察PyTorch容器內(nèi)部活動(dòng) 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目部署過(guò)程中，一個(gè)常見(jiàn)的場(chǎng)景是：你啟動(dòng)了一個(gè)基于 PyTorch 的訓(xùn)練任務(wù)容器，一切看起來(lái)正常，但幾小時(shí)后發(fā)現(xiàn)模型進(jìn)度停滯、GPU 利用率為零，而容器卻…

CUDA共享內(nèi)存優(yōu)化：提升PyTorch張量操作效率 在深度學(xué)習(xí)模型日益復(fù)雜的今天，一個(gè)看似簡(jiǎn)單的矩陣乘法可能涉及數(shù)億次浮點(diǎn)運(yùn)算。當(dāng)我們?cè)?PyTorch 中寫下 z torch.mm(x, y) 時(shí)，背后是數(shù)千個(gè) GPU 線程并行協(xié)作的精密舞蹈。然而，真正決…

前言 熟練掌握 Linux 的日志分析命令是基本功，有助于排查解決問(wèn)題。 tail 實(shí)時(shí)監(jiān)控 對(duì)于大文件，cat 會(huì)導(dǎo)致屏幕刷屏，還容易把終端卡死。 # -f (follow)：實(shí)時(shí)追加顯示文件尾部?jī)?nèi)容 tail -f logs/application.log# 只…

在 WebGIS 開(kāi)發(fā)中，空間分析與數(shù)據(jù)可視化是密不可分的 ——Turf.js 能高效完成面積計(jì)算、長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)、空間分布等核心分析，但分析結(jié)果需要直觀的圖表展示才能發(fā)揮價(jià)值。ECharts 作為國(guó)內(nèi)最主流的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，支持柱狀圖、熱力圖、折線圖等多種圖…