Python 速度提升80倍？探究如何用一行代码将你的代码变成GPU猛兽！ GPU非常适合处理需要对不同数据执行相同操作的任务。这种方法名为单指令多数据（SIMD）。与只有几个强大核心的CPU不同，GPU拥有数千个较小的核心，它们可以 ...

NumPy作为Python数值计算领域的基础框架，凭借其强大的N维数组结构和丰富的函数生态系统，成为科学家、工程师和数据分析师的核心工具。然而，随着计算需求的快速增长，特别是在机器学习和大规模科学模拟领域，NumPy基于CPU的执行模式以及缺乏内置自动微分功能的限制愈发明显。 JAX正是为了解决这些问题而设计的。作为Google Research开发的数值计算库，JAX致力于将NumPy引入现代硬 ...

python -B main_S3DIS.py --gpu 0 --mode train --test_area 1 表示: Area2-3-4-5-6共228个ply文件作为训练集 Area1共44个ply文件作为验证集 下面为6折交叉验证： cat jobs_6_fold_cv_s3dis.sh python -B main_S3DIS.py --gpu 0 --mode train ...

1.基于SpringBoot+Docker+Cuda+Cudnn+Pythorch+Onnx+Tensorrt+Yolov8+ffmpeg+zlmediakit 的AI算法中台系统，本系统主要实现JAVA调用Python脚本的方式，实现在GPU(Nvidia Tesla T4)上进行yolov8的加速推理运算。 2.项目可实现人、车、火灾烟雾、河道漂浮物、道路裂痕等视频的实时识别，并将 ...

privileged: true volumes: - ./data_node:/home gpus: all restart: always 这里 node 服务绑定了宿主机 GPU，Notebook 内部的 Python 环境即可调用 CUDA。 如果输出结果显示 CUDA is available: True，并且能正确列出 GPU 型号（如 NVIDIA A100），说明 Notebook ...

markdown 英伟达在 2025 年的 HotChips 半导体行业会议上，再次展示了其在深度学习领域的领先地位。TogetherAI 首席科学家 Tri Dao 带来了备受瞩目的 FlashAttention-4 ，专为支持英伟达最新的 Blackwell GPU 架构而设计，标志着英伟达在 GPU 算力优化 和 深度学习生态 建设上的又一次重大突破。

Python 则通过类型提示、 JIT 编译等技术弥补性能短板，并呈现 Type 化趋势。 在异构计算领域，两者呈现融合态势： CUDA 平台允许 Python 调用 C++编写的GPU 加速库，这种“各取所长”的协作模式，正在重塑高性能计算的技术栈。

Hugging Face 推出 Trackio，一个开源、轻量、透明且易于集成的 Python 实验跟踪库。作为 Weights & Biases (wandb) 的直接替代品，Trackio 默认提供了本地仪表盘，并且能够无缝同步至 Hugging ...

人工智能基础设施公司Nebius当地时间9月8日公告称，与微软签署了一项商业协议。根据协议，Nebius将在5年内为向微软提供其在新泽西州文兰德数据中心的专用GPU基础设施容量。GPU服务将在2025年和2026年分多批次部署。在满足部署和GPU服务 ...

一是 Meta 对“个人超级智能（personal superintelligence）”的愿景，强调把智能交到每个人手里，解决的是你日常生活中真正在意的事：关系、创意、文化、快乐，而不只是生产力。这一立场明显区别于 OpenAI、微软、谷歌的“宏大叙事”。 二是小扎对资本支出（CapEx）战略的态度，特别是在这场基础设施军备竞赛中，他显然认为 Meta 有得天独厚的位置—— Meta ...