HuggingFace 模型并行大模型切分技術(shù) 在當(dāng)今大模型時(shí)代，一個(gè)650億參數(shù)的LLaMA模型已經(jīng)無法塞進(jìn)一塊A100顯卡。即便使用FP16精度，也需要超過130GB顯存——而單卡容量通常只有40~80GB。這種情況下，訓(xùn)練或推理都會(huì)直接觸發(fā)OOM（內(nèi)存溢…

PCB熱設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)：從原型階段破解“溫升困局”你有沒有遇到過這樣的情況？樣機(jī)剛上電一切正常，運(yùn)行5分鐘后系統(tǒng)突然降頻、死機(jī)，甚至反復(fù)重啟。拆開外殼一測——某顆電源芯片表面溫度已突破100C。而你翻遍原理圖，發(fā)現(xiàn)功耗明…

多芯片協(xié)同下的信號(hào)干擾：從全加器到數(shù)碼管的實(shí)戰(zhàn)避坑指南你有沒有遇到過這樣的情況？電路明明邏輯正確，代碼燒錄無誤，結(jié)果七段數(shù)碼管上的數(shù)字卻“抽風(fēng)”般亂跳——前一秒是5，下一秒變成了8，甚至偶爾閃出個(gè)根…

DiskInfo監(jiān)控工具配合PyTorch訓(xùn)練：實(shí)時(shí)查看GPU磁盤負(fù)載 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，我們常常把注意力集中在 GPU 利用率、顯存占用和模型吞吐量上。但一個(gè)被廣泛忽視的性能瓶頸——磁盤 I/O，正悄然拖慢著訓(xùn)練速度。你是否遇到過這樣的情況&#xf…

AI開發(fā)者福音：PyTorch-CUDA鏡像支持一鍵部署 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)中，你是否曾經(jīng)歷過這樣的場景：花了一整天時(shí)間配置環(huán)境，結(jié)果 torch.cuda.is_available() 依然返回 False？或者團(tuán)隊(duì)成員因?yàn)?CUDA 版本不一致，…

PyTorch-CUDA-v2.8鏡像對GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練優(yōu)化 在當(dāng)前生成式AI迅猛發(fā)展的背景下，圖像生成、風(fēng)格遷移和超分辨率等任務(wù)正以前所未有的速度推進(jìn)。而支撐這些應(yīng)用的核心技術(shù)——生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因其極高的計(jì)算密度和對訓(xùn)練穩(wěn)…

Git Subtree 與 PyTorch 環(huán)境的無縫集成：構(gòu)建可復(fù)現(xiàn)的 AI 開發(fā)底座 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)工程實(shí)踐中，最讓人頭疼的問題往往不是模型調(diào)參，而是環(huán)境配置——“為什么這個(gè)代碼在我機(jī)器上跑得好好的，到了服務(wù)器就報(bào)錯(cuò)？”這種場景…

小白也能玩轉(zhuǎn)GPU算力：手把手教你使用PyTorch鏡像 在人工智能席卷各行各業(yè)的今天，越來越多的人希望邁入深度學(xué)習(xí)的大門——無論是學(xué)生想跑通第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還是工程師試圖優(yōu)化模型性能。但現(xiàn)實(shí)往往令人望而卻步：安裝CUDA、配置cu…