人工智能技术的发展促进了计算机硬件技术的不断革新。GPU作为一种强大的硬件加速器，由于其对计算密集型任务的高效加速和优质图形处理能力的突出表现，正成为越来越多的AI应用领域的首选设备。本文将介绍基于GPU的AI技术开发实践和场景应用，并深入了解GPU硬件相关的技术知识。

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众所周知，OpenAI 开发了一款名为 "Web Browsing" 的插件，它利用 Bing 的 API 在互联网上搜索、整理、总结问题的相关信息，然后给出具体答案，然而ChatGPT4以下是不具备联网能力，这也许是很多人充值PLUS的原因，因为不能获取实时的信息，也有可能造成回答与实际环境脱节，但是大多数人没有那个预算，现实就摆在眼前，既要使用ChatGPT3.5的廉价的token能力，又想让他带上联网的功能，拼一拼，单车变摩托，这个可以实现吗？

随着人工智能技术的飞速发展，各种应用场景需求对计算资源的需求也越来越高。而 GPU 作为一种高效并行计算的硬件加速器，成为了人工智能计算的关键设备之一。本文将从使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践、如何有效地利用 GPU 进行加速、为什么有 CPU 还需要 GPU、GPU 为什么快等多个方面，逐步深入探讨 GPU 开发实践的相关知识点。

由于存储的特性，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段。

JVM内存泄露是Java应用程序中常见的问题之一。当应用程序在运行时，如果没有正确地释放内存，就会导致内存泄露。这会导致应用程序的性能下降，甚至会导致应用程序崩溃。本文将分享一次对腾讯云COS SDK线上内存泄漏问题排查的过程。并对Java泄漏问题的处理方法进行一些总结，期望能帮助到正在被Java内存泄漏困扰着的同学。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。

腾讯云开发者社区联合腾讯云计算团队发起【玩转 GPU】有奖征文活动，本次征文以「GPU开发实践」为主题，聚焦使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践，包括但不限于 AI 绘画、AI 语音合成、开源语言模型部署等，以及如何有效地利用 GPU 进行加速。

开发者日常的整个工作流中，AI 大模型能做什么？ChatGPT 等 AI 大模型能不能通过开发者的指引，一步步完成从技术方案输出、编码、测试、发布到运营维护的整套流程？使用中有什么避坑点？本文从实际研发流程的各个环节出发，总结分享了 AI 大模型对研发效能的提升实践。欢迎围观～

蔡岳毅，携程旅行网酒店研发中心高级研发经理，资深架构师，负责酒店大住宿数据智能平台，商户端数据中心以及大数据的创新工作。