Jupyter Notebook 中使用 %%html 展示 PyTorch 模型結(jié)果的實踐之道 在深度學習項目中，我們常常面臨這樣一個尷尬局面：模型跑通了，輸出也拿到了，但張量里的數(shù)字對團隊其他成員來說就像天書。尤其當你要向產(chǎn)品經(jīng)理展示圖像分類效果、…

FPGA驗證平臺中BRAM容量規(guī)劃：從理論到實戰(zhàn)的系統(tǒng)方法 在現(xiàn)代SoC和ASIC設計流程中，功能驗證早已不再是開發(fā)后期的“收尾工作”，而是貫穿整個芯片生命周期的核心環(huán)節(jié)。隨著設計規(guī)模突破億門級，仿真速度與真實場景行為之間的差距愈發(fā)…

用Multisim玩轉(zhuǎn)RC振蕩電路：從零搭建到波形出爐的實戰(zhàn)全記錄你有沒有遇到過這種情況——想做個低頻正弦波信號源，手頭又沒有函數(shù)發(fā)生器？或者在做模電實驗時，搭了半天電路就是不起振，示波器上一片死寂？別急?！?

PyTorch DataLoader prefetch_factor調(diào)優(yōu) 在現(xiàn)代深度學習訓練中，GPU算力早已不是瓶頸——真正拖慢訓練速度的，往往是那條不起眼的數(shù)據(jù)管道。你有沒有遇到過這種情況：顯卡風扇呼呼轉(zhuǎn)，nvidia-smi卻顯示GPU利用率長期徘徊在30%以下&a…

模型并行與流水線并行：如何讓千億參數(shù)模型在有限GPU上跑起來？你有沒有遇到過這樣的場景？訓練一個大模型時，剛加載完模型就爆顯存了。PyTorch 報錯：“CUDA out of memory”，而你手里只有 8 張 A100 —— 這已…

PyTorch-CUDA-v2.8 鏡像：打造高效深度學習開發(fā)環(huán)境 在當今 AI 模型日益復雜的背景下，一個穩(wěn)定、開箱即用的開發(fā)環(huán)境往往能決定項目能否快速推進。尤其是當團隊需要在不同設備上部署訓練任務時，環(huán)境不一致、依賴沖突、GPU 驅(qū)動兼容性差等問題?！?

Jupyter Notebook保存路徑設置：PyTorch-CUDA-v2.7使用技巧 在深度學習項目開發(fā)中，一個常見的“小問題”往往帶來巨大的困擾：寫了一整天的實驗代碼，重啟容器后發(fā)現(xiàn) .ipynb 文件不見了。這種看似低級的失誤，背后其實是對…

Git worktree 與 PyTorch-CUDA 容器化：構(gòu)建高效多分支深度學習開發(fā)流 在現(xiàn)代 AI 工程實踐中，一個常見的場景是：你正在調(diào)試一個基于 Transformer 的新模型結(jié)構(gòu)，突然接到通知要緊急修復主干分支中的 GPU 內(nèi)存泄漏問題。如果使用傳統(tǒng)…