PyTorch DataLoader 中 pin_memory 如何加速數(shù)據(jù)傳輸？ 在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，我們常常關(guān)注模型結(jié)構(gòu)、優(yōu)化器選擇甚至混合精度訓(xùn)練，卻容易忽視一個看似不起眼但影響深遠(yuǎn)的環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)加載。你是否遇到過這樣的情況：GPU 利用率長期徘徊…

從零構(gòu)建高精度FPGA數(shù)字頻率計：實戰(zhàn)設(shè)計全解析 你有沒有遇到過這樣的場景？手頭有個信號源，想測一下輸出頻率，結(jié)果示波器看不準(zhǔn)，單片機(jī)做的計數(shù)器又卡在低頻段誤差爆表——這時候，一個 基于FPGA的數(shù)字頻率計…

結(jié)合《場地土壤污染物遷移路徑與范圍評估技術(shù)指南》（T/LNSES 004），系統(tǒng)接收污染物進(jìn)入土壤后的賦存形態(tài)、垂向和水平遷移規(guī)律及其數(shù)值預(yù)測方法。強(qiáng)調(diào)“從概念模型到評估結(jié)論”的完整工作流程，幫助大家掌握遷移路徑分析、影響范圍判…

PyTorch-CUDA 鏡像默認(rèn) Python 版本說明 在深度學(xué)習(xí)工程實踐中，一個看似微不足道的決策——容器鏡像中預(yù)裝哪個 Python 版本——往往會在項目迭代、團(tuán)隊協(xié)作甚至生產(chǎn)部署時引發(fā)連鎖反應(yīng)。尤其當(dāng)使用如 pytorch/pytorch:2.8.0-cuda11.8-cudnn8-runtime 這類官方維護(hù)的…

GPU算力租賃新趨勢：按需購買Token運行大模型 在人工智能加速落地的今天，越來越多的研究者和開發(fā)者面臨一個現(xiàn)實難題：想訓(xùn)練一個大模型，手頭卻沒有A100；想跑通一次推理實驗，卻被復(fù)雜的CUDA環(huán)境配置卡住數(shù)小時…

GitHub Projects看板管理PyTorch開發(fā)任務(wù) 在深度學(xué)習(xí)項目日益復(fù)雜的今天，一個常見的困境是：模型代碼寫完了，卻因為環(huán)境不一致、依賴沖突或任務(wù)進(jìn)度模糊而遲遲無法交付。尤其是在團(tuán)隊協(xié)作中，“在我機(jī)器上能跑”成了最令人頭疼的說辭…

CAPL編程優(yōu)化實戰(zhàn)：如何讓測試腳本跑得更快、更穩(wěn)？在汽車電子開發(fā)的日常中，你是否遇到過這樣的場景？CANoe仿真剛運行幾分鐘，CPU占用就飆到80%以上；回歸測試原本預(yù)計2小時完成，結(jié)果跑了4個多小時還…

GitHub Stats 視角下的 PyTorch 生態(tài)演進(jìn)：從框架特性到容器化部署實踐 在 AI 技術(shù)日新月異的當(dāng)下，一個開源項目的“人氣”往往能折射出其技術(shù)生命力。GitHub 上的 Star 數(shù)量雖非絕對指標(biāo)，卻像一面鏡子，映射出社區(qū)的關(guān)注熱度與行業(yè)…