深入理解Buck電路：從原理到實(shí)戰(zhàn)設(shè)計的完整指南你有沒有遇到過這樣的問題：系統(tǒng)需要3.3V供電，輸入?yún)s是12V鋰電池？或者CPU動態(tài)功耗劇烈波動，LDO發(fā)燙得像個小暖手寶？這時候，真正高效的解決方案不是換…

DiskInfo之外：監(jiān)控GPU存儲的新方法 在深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室里，你是否經(jīng)歷過這樣的場景？一個學(xué)生滿頭大汗地跑來報告：“老師，我的模型又炸顯存了！”而你打開他的代碼一看，batch size設(shè)成了512——在一張…

Docker Compose配置GPU資源限制防止OOM 在深度學(xué)習(xí)項目從實(shí)驗(yàn)走向生產(chǎn)的過程中，一個常見的痛點(diǎn)浮現(xiàn)出來：多個模型服務(wù)共享同一臺GPU服務(wù)器時，顯存“打架”幾乎成了家常便飯。你剛跑起一個大模型推理任務(wù)，同事的訓(xùn)練作業(yè)一啟動&…

SSH遠(yuǎn)程連接PyTorch-CUDA容器：實(shí)現(xiàn)安全高效的AI開發(fā)模式 在現(xiàn)代AI研發(fā)實(shí)踐中，一個常見的痛點(diǎn)是：明明代碼在本地跑得好好的，一換機(jī)器就報錯——CUDA版本不兼容、PyTorch依賴沖突、甚至Python版本都對不上。更別提團(tuán)隊協(xié)作時&#…

PyTorch v2.8 新特性解析：性能躍遷背后的工程智慧 在深度學(xué)習(xí)模型日益龐大的今天，訓(xùn)練一次千億參數(shù)模型動輒耗費(fèi)數(shù)萬美元算力成本。開發(fā)者不再只關(guān)心“能不能跑通”，更在意“跑得多快”、“省不省顯存”。正是在這種背景下，PyTorc…

SSH隧道轉(zhuǎn)發(fā)Jupyter端口實(shí)現(xiàn)安全遠(yuǎn)程訪問 在深度學(xué)習(xí)和AI研發(fā)的日常工作中，一個常見的場景是：你手頭只有一臺輕薄筆記本，卻需要運(yùn)行訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的任務(wù)。這些任務(wù)動輒占用數(shù)十GB顯存、持續(xù)數(shù)小時甚至數(shù)天，顯然無法在本地完…

GitHub Wiki 搭建項目文檔：組織 PyTorch 使用手冊 在高校實(shí)驗(yàn)室、初創(chuàng)團(tuán)隊或企業(yè) AI 項目中，一個常見的場景是：新成員加入后第一句話往往是“環(huán)境怎么配？”——CUDA 版本不對、cuDNN 缺失、PyTorch 和 Python 不兼容……這些問題看…

低成本獲取GPU算力：預(yù)裝鏡像大幅縮短準(zhǔn)備時間 在深度學(xué)習(xí)項目啟動的前48小時里，有多少開發(fā)者真正把時間花在了模型設(shè)計上？更多人可能正卡在“ImportError: libcudart.so.11.0 not found”這類錯誤中反復(fù)掙扎。安裝PyTorch時CUDA版本不匹配、c…