Docker info顯示主機GPU支持情況 在深度學習項目啟動前，最令人沮喪的場景之一莫過于：代碼寫好、數(shù)據(jù)準備好，結(jié)果 torch.cuda.is_available() 卻返回了 False。沒有 GPU 加速，訓練動輒需要幾天的任務可能直接變成“不可能完成的任…

AI工程師成長路線圖：掌握PyTorch是第一步 在今天這個AI模型迭代以周甚至以天為單位的時代，一個剛?cè)胄械墓こ處熥畛柕膯栴}不再是“我該學哪個框架”，而是——“怎么才能最快跑通第一個訓練任務？”答案其實很直接：別從…

PyTorch梯度累積模擬更大Batch Size 在現(xiàn)代深度學習訓練中，我們常常面臨一個尷尬的局面：想要用更大的 batch size 來提升模型收斂穩(wěn)定性，但顯存卻無情地告訴我們“你不行”。尤其是在跑 Transformer、ViT 或者高分辨率圖像任務時，…

ALU兩級流水線設計實踐：如何讓計算單元跑得更快？你有沒有遇到過這樣的情況？明明邏輯寫得很清晰，綜合工具也順利通過，但最后時序報告里總有一條紅色路徑——關鍵路徑延遲超標，主頻卡在1GHz上不去。翻來一看&…

PyTorch DataLoader worker_init_fn 自定義初始化深度解析 在現(xiàn)代深度學習訓練中，數(shù)據(jù)加載的效率往往成為制約模型吞吐量的關鍵瓶頸。盡管 GPU 算力飛速提升，但如果 CPU 數(shù)據(jù)供給跟不上，再強的顯卡也只能“空轉(zhuǎn)”。PyTorch 的 DataLoader 通過…

用Multisim打造你的第一塊音頻前置放大器：從原理到仿真實戰(zhàn)你有沒有試過對著麥克風說話，卻發(fā)現(xiàn)錄音設備幾乎聽不到聲音？問題往往不在于麥克風壞了，而是它輸出的信號太“弱”——可能只有幾毫伏。這種微弱的音頻信號，必…

基于TC3的I2C中斷響應時間測量：從原理到實戰(zhàn)調(diào)優(yōu)你有沒有遇到過這樣的場景？系統(tǒng)明明配置好了I2C通信，數(shù)據(jù)也能收到，但就是時序抖動大、采樣延遲不一致，排查半天發(fā)現(xiàn)罪魁禍首不是外設，也不是接線——而是那“…

Docker save將PyTorch鏡像保存為tar文件 在現(xiàn)代AI研發(fā)中，一個常見的痛點是：模型在開發(fā)機上跑得好好的，一到測試或生產(chǎn)環(huán)境就報錯——“CUDA not available”、“版本不兼容”、“依賴缺失”。這種“在我機器上明明能跑”的問題，本…