?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 Streams并發(fā)執(zhí)行：重疊PyTorch計算與數(shù)據(jù)傳輸 在深度學習訓練中，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？明明顯卡滿載運行，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…

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

終身學習：構建能持續(xù)進化的AI Agent 關鍵詞：終身學習、AI Agent、持續(xù)進化、機器學習、知識更新、元學習、強化學習 摘要：本文聚焦于構建能持續(xù)進化的AI Agent這一前沿主題，深入探討了終身學習在AI領域的重要性。詳細介紹了相關核心概念，如AI Agent和終身學習的原理與聯(lián)系…

GitHub Pull Request 審查流程與 PyTorch-CUDA 容器化協(xié)作實踐 在深度學習項目日益復雜的今天，一個新功能的提交可能涉及算子實現(xiàn)、GPU 內(nèi)存優(yōu)化、分布式訓練兼容性檢查，甚至跨版本 API 兼容問題。當多個開發(fā)者并行推進不同方向時，如何確保每…

Docker Top查看進程：觀察PyTorch容器內(nèi)部活動 在深度學習項目部署過程中，一個常見的場景是：你啟動了一個基于 PyTorch 的訓練任務容器，一切看起來正常，但幾小時后發(fā)現(xiàn)模型進度停滯、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 在深度學習模型日益復雜的今天，一個看似簡單的矩陣乘法可能涉及數(shù)億次浮點運算。當我們在 PyTorch 中寫下 z torch.mm(x, y) 時，背后是數(shù)千個 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，有助于排查解決問題。 tail 實時監(jiān)控 對于大文件，cat 會導致屏幕刷屏，還容易把終端卡死。 # -f (follow)：實時追加顯示文件尾部內(nèi)容 tail -f logs/application.log# 只…