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標(biāo)簽 > gpu
圖形處理器（英語：Graphics Processing Unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設(shè)備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器。
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GPU負重前行：一組實驗看懂視頻色彩空間轉(zhuǎn)換的真相
GPU能加速視頻處理，工程師都知道。但它默默扛下了多少？ZLG致遠電子D9340核心板實測：開GPU，CPU占用砍半。GPU：視頻處理的隱形勞模GPU（...
OpenClaw（俗稱“龍蝦”）已成為2026年現(xiàn)象級的AI應(yīng)用，其強大的工具調(diào)用和任務(wù)執(zhí)行能力吸引了無數(shù)開發(fā)者和企業(yè)。然而，將龍蝦動不動上百萬的tok...
AWQ/GPTQ量化模型加載與顯存優(yōu)化實戰(zhàn)
大語言模型（LLM）推理顯存需求呈指數(shù)級增長，70B參數(shù)的模型需要約140GB顯存（FP16），遠超單卡GPU容量。量化技術(shù)通過降低模型參數(shù)精度（從FP...
2026-03-13 標(biāo)簽：gpu操作系統(tǒng)模型 716 0
大模型服務(wù)報 CUDA out of memory，很多現(xiàn)場第一反應(yīng)都是“模型太大，換更大的卡”。這個結(jié)論通常過于粗糙。生產(chǎn)里的顯存問題至少有五類來源：...
基于NVIDIA Isaac Lab拓展多模態(tài)機器人學(xué)習(xí)
構(gòu)建強大的智能機器人需要在復(fù)雜環(huán)境中進行測試。然而，在現(xiàn)實世界中收集數(shù)據(jù)不僅成本高昂、耗時漫長，還常常伴隨高風(fēng)險。針對關(guān)鍵危險場景（例如高速碰撞或硬件故...
基于NVIDIA GPU加速端點使用千問3.5 VLM開發(fā)原生多模態(tài)智能體
阿里巴巴推出了全新開源 千問3.5 系列，專為構(gòu)建原生多模態(tài)智能體而設(shè)計。該系列的首個模型是一款總參數(shù)為 397B、具備推理能力的原生視覺語言模型 (V...
大模型推理服務(wù)的彈性部署與GPU調(diào)度方案
7B 模型 FP16 推理需要約 14GB 顯存，70B 模型需要 140GB+，KV Cache 隨并發(fā)數(shù)線性增長，顯存碎片化導(dǎo)致實際利用率不足 60%。
Kubernetes Pod調(diào)度策略原理與落地指南
Pod調(diào)度是Kubernetes的核心機制之一，決定了Pod最終運行在哪個節(jié)點上。默認調(diào)度器kube-scheduler通過一系列預(yù)選（Filterin...
2026-02-27 標(biāo)簽：gpu數(shù)據(jù)庫kubernetes 326 0
英偉達微通道液冷板技術(shù)全解析：原理、工藝、優(yōu)勢與產(chǎn)業(yè)適配
隨著AI算力的爆發(fā)式增長，英偉達Rubin架構(gòu)GPU等高端芯片的單芯片功耗已逼近2.2kW（2026年最新實測數(shù)據(jù)），局部熱點熱流密度最高可達650W/...
借助NVIDIA CUDA Tile IR后端推進OpenAI Triton的GPU編程
NVIDIA CUDA Tile 是基于 GPU 的編程模型，其設(shè)計目標(biāo)是為 NVIDIA Tensor Cores 提供可移植性，從而釋放 GPU 的...
本博文是系列課程的一部分，旨在幫助開發(fā)者學(xué)習(xí) NVIDIA CUDA Tile 編程，掌握構(gòu)建高性能 GPU 內(nèi)核的方法，并以矩陣乘法作為核心示例。
RK3576開發(fā)板OpenGL性能大起底，這數(shù)據(jù)我真的服了
瑞芯微RK3576芯片作為一款中高端的八核Arm架構(gòu)嵌入式處理器，集成Mali-G52MC3的GPU。本次OpenGL性能測試，基于觸覺智能RK3576...
為滿足對 “納秒級實時響應(yīng)” 與 “復(fù)雜數(shù)據(jù)深度運算” 的雙重需求，“FPGA+GPU”異構(gòu)混合部署方案通過硬件功能精準(zhǔn)拆分與高速協(xié)同，突破單一硬件的性...
RSoft GPU加速技術(shù)重塑光子元件設(shè)計效率革命
在現(xiàn)代光子元件設(shè)計中，有限時域差分法（FDTD）是進行電磁模擬分析的重要基礎(chǔ)技術(shù)。然而，隨著結(jié)構(gòu)尺寸的縮小和模擬范圍的擴大，傳統(tǒng)的 CPU 計算 可能需...
破解AI服務(wù)器CPU/GPU供電困局：納秒級瞬態(tài)如何穩(wěn)壓？MHz噪聲怎樣濾除？
本文摘要：AI芯片的算力狂奔，正將其供電網(wǎng)絡(luò)推向極限。核心電壓降至0.8-1.2V，單相電流沖擊達百安級，導(dǎo)致VRM輸出端出現(xiàn)納秒級（10-100ns）...
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell GPU的深度評測
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 是 NVIDIA RTX 5000 Ada Generation 的升級迭代產(chǎn)品，其各項核心...
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell GPU性能測試
作為 NVIDIA 專業(yè)顯卡產(chǎn)品線中單槽性能的巔峰之作，NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 在各項核心指標(biāo)上均實現(xiàn)對前代 NVI...
如何在NVIDIA Jetson AGX Thor上部署1200億參數(shù)大模型
上一期介紹了如何在 NVIDIA Jetson AGX Thor 上使用 Docker 部署 vLLM 推理服務(wù)，以及使用 Chatbox 作為前端調(diào)用...
如何在NVIDIA Jetson Thor上提升機器人感知效率
構(gòu)建自主機器人需要具備可靠且低延遲的視覺感知能力，以實現(xiàn)在動態(tài)環(huán)境中的深度估計、障礙物識別、定位與導(dǎo)航。這些功能對計算性能有較高要求。NVIDIA Je...
沐曦股份MXMACA軟件棧3.3.0.X版本技術(shù)解析
近期，沐曦股份發(fā)布了MXMACA軟件棧（以下簡稱“MACA”）的3.3.0.X版本，MACA套件是面向沐曦曦云C系列、曦思N系列GPU研發(fā)的異構(gòu)計算軟件...
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