对于CUDA Fortran用户来说，PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran，还可以支持C/C++。而对于集群用户来说，要将上万行的代码加速移植到GPU集群上，PG
也许已经听说过有关Theano的内容，但是究竟是什么呢？一种编程语言？编译器？Python库？好吧，实际上，这就是所有这些东西：Theano开发为以非常有效的方式编译，实现和评估数学表达式。实际上，它允许开发人员使用CPU和GPU来执行代码。现在，可能想知道使用GPU而不是CPU运行代码的优势是什么。
Tech 导读 Vicuna是开源大模型中的佼佼者，在语义理解、多语言支持和推理效果方面都优于同时期出现的其他开源大模型，本文对Vicuna模型进行单机部署和实践，探索Vicuna模型使用细节并验证推理效果。
Rust 团队宣布了 Rust 编程语言的最新版本 1.77.0。这个版本虽然相对小，但包含了一系列改进，使得 Rust 语言更加强大和易用。
今天来阅读一下最近 OSDI 放出的微软的 Roller 这篇论文，题目为：《Roller: Fast and Efficient Tensor Compilation for Deep Learning》
Tech 导读 大模型技术日新月异，开源大模型层出不穷，本文针对开源大模型Alpaca-lora进行本地化部署实践，探索大模型在部署和使用方面的细节。
如今深度学习是AI和机器学习领域最热门的学习趋势。我们来审查为深度学习而开发的软件，包括Caffe，CUDA convnet，Deeplearning4j，Pylearn2，Theano和Torch。 深度学习是现在人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）最热门的的趋势，每天的报刊都在报道令人惊异的新成就，比如在IQ测试中超越了人类（doing better than humans on IQ test）。 2015 KDnuggets Sof
参考前文 windows 10安装CUDA和cuDNN，地址是：https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/， 这里不再赘述。
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
这一章会向你介绍Kali的定制，便于你更好地利用它。我们会涉及到ATI和英伟达GPU技术的安装和配置，以及后面章节所需的额外工具。基于ATI和英伟达GPU的显卡允许我们使用它们的图像处理单元（GPU）来执行与CPU截然不同的操作。我们会以ProxyChains的安装和数字信息的加密来结束这一章。
CentOS（Community Enterprise Operating System）是Linux发行版之一，它由来自于Red Hat Enterprise Linux（RHEL）依照开放源代码规定发布的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码，因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用[1]。自从红帽公司单方面宣布终止CentOS的开发后，我们腾讯云的用户也逐步开始将应用迁移到其它操作系统上。由于CentOS 7的维护终止日期在2024年6月30日，距离当前还有一段时间，所以还有少量客户在继续使用着该版本。
ChatGPT掀起全球热潮之后，苹果也在悄悄发力AI，曾曝出的大模型框架Ajax、AppleGPT等AI工具让业界充满了期待。
文件rust/compiler/rustc_passes/src/debugger_visualizer.rs是Rust编译器中的一个代码文件，它包含了与调试器可视化相关的功能。
随着机器学习（ML）的爆发式发展，我们看到开发者为 ML 构建了很多复杂的模型和框架。在这些支持循环和递归的编程结构的先进模型推动之下，ML 领域涌现出大量的程序。同时，在我们构建这些程序的工具中也出现了一些有趣的问题，这里的工具也指的就是 -- 编程语言。 虽然机器学习领域没有一个专门的编程语言，但是有很多框架或库都提供基于 Python 的 API（比如 TensorFlow），又或者将 Python 用作建模语言（比如 PyTorch）。如今 Python 虽然在人工智能领域应用广泛，但是也存在一定的
表达式树 是表示一些代码的数据结构。 它不是已编译且可执行的代码。 如果想要执行由表达式树表示的 .NET 代码，则必须将其转换为可执行的 IL 指令。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】了解事物的底层逻辑才能更好地解决问题。康奈尔大学AI联合创始人最近发了一篇文章，从第一原理出发，深度剖析深度学习性能瓶颈的三座大山：计算、内存和开销。 如果想提升模型的性能，你的第一直觉是问搜索引擎吗？ 通常情况下你得到的建议只能是一些技巧性的操作，比如使用in-place operation，把梯度设置为None，或者是把PyTorch版本从1.10.1退回到稳定版1.10.0等等。 这些临时找到的骚操作虽然可以一时地解决当下问题，但要是用了以后
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装），但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上，这不是最优的解决方案。
今天查看Linux内核源码，出现一个很奇怪的用法。可以在静态编译期的断言。 1. 内核源码 kernel.h BUILD_BUG_ON_ZERO判断表达式非零值编译器报错； BUILD_BUG_ON_NULL判断表达式指针地址非空报错。 /* Force a compilation error if condition is true, but also produce a result (of value 0 and type size_t), so the expression can be use
在使用 NVCC 编译 CUDA 代码时，有时候会遇到错误信息 nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_75'。这个错误通常表示当前的 GPU 架构不受支持，需要采取一些步骤来解决这个问题。
为了简化操作，可以在 nextjournal 上注册账户，点击「edit」即可直接运行文章中的简单代码了。
对于刚刚接触它的同学来说，略不友好，其语法、各种各样的灵活组合，看起来有点像天书。如下举例：
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
【编者按】继xgboost,cxxnet,minerva之后，DMLC在9月29日发布了新的Project: dmlc/MXNet（https://github.com/dmlc/mxnet/），MXNet是cxxnet的进化，在设计上经过成熟的思考，文档也很清楚。尤为难得的是，MXNet开发团队把设计笔记也做了分享。笔记的思想不局限于MXNet，也不局限于深度学习，无论对初学入门还是对高阶提升，都具有参考价值。本文是第一篇设计笔记的译文，深入讨论了不同深度学习库的接口对深度学习编程的性能和灵活性产生的影响
话说，程序员三大浪漫，操作系统、编译器和图形处理。Rust 语言已经攻陷了其中两大浪漫，操作系统和编译器，那么图形处理呢？Rust 语言还能“浪”起来吗?
GCC 在开启 -O2 编译优化后，会遇到编译器领域的两个著名问题：严格别名（Strict Aliasing）与整数环绕（Integer Wrap-around）。
鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决，而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口，但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时，机器学习模型基本上是可微分算法的思想（通常称为可微分编程）已经流行起来。
Java assert 断言机制是 Java 5 中推出的新特性，它主要用于在程序运行时检查状态或假设的正确性，并在不正确时抛出 AssertionError 异常。使用 assert 断言可以使代码更加健壮、可靠，提高程序的可维护性和可读性。
本文介绍了TensorFlow在机器学习方面的应用，包括用于手写数字识别的卷积神经网络模型、用于图像分类的Inception模型和用于自然语言处理的RNN模型。作者还介绍了TensorFlow的搭建和运行过程，以及如何使用TensorFlow来训练模型。
在 2018 年底，vivo AI 研究院为了解决统一的高性能训练环境、大规模的分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。白驹过隙，将近两年时间过去了，平台的建设和落地取得了很大的进展，成为了 vivo AI 领域的核心基础平台。平台现在已经有超过 500 多个用户，来自人工智能、影像、互联网等多个部门。平台的容器集群有 1000 多台服务器，拥有 50000 多 CPU 核，1000 多张 GPU 卡，GPU 算力将近 100 PFLOPS。每天运行 1000 多个的算法训练任务，部署了 100 多个的模型推理服务和 AI 应用。这些训练任务和应用都是以容器的方式运行。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化的能力。
PEG.js 是一个简单的 JavaScript 解析器生成器，可以生成具有出色错误报告的快速解析器。您可以使用它来处理复杂的数据或计算机语言，并轻松构建转换器、解释器、编译器和其他工具。
现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大，从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出，FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
1.下面给出的伪码中有一个错误。仔细阅读这段伪码，说明该伪码的语法特点，找出并改正伪码中的错误。字频统计程序的伪码如下：
Milvus 2.3.0 不仅包含大量的社区呼声很高的新功能，还带来了诸如 GPU 支持、Query 架构升级、更强的负载均衡、调度能力、新的消息队列Arm 版本镜像、可观测性、运维工具升级等能力，这标志着 Milvus 2.x 系列从 production ready，走向成熟、可靠、生态繁荣、运维更友好的发展路径。
Theano是一个Python库，它允许你定义、优化和求值数学表达式，特别是具有多维数组（numpy.ndarray）的数学表达式。对于涉及大量数据的问题，使用Theano可以获得与手工编写的C实现不相上下的速度。它还可以通过利用最近的GPU超过CPU上的C多个数量级。
编程时通过在if语句中使用constexpr关键字就可以在编译期计算if语句中的表达式，然后决定if语句走到哪个分支，没有走到的分支虽然编译器也会对这部分的代码进行代码走查，但其实这些代码最终可能不会被生成或者说被编译器丢弃。如下面这段代码所示：
【新智元导读】神经网络基于样本图像的训练为模糊图像补充细节，从而把模糊图像变高清。它不能把你的照片重建成一模一样的高清版。这只有好莱坞大片才有可能做到——但使用深度学习和神经增强（Neural Enhance）实现的“创造性 AI”作品同样很酷！ 想得到如《犯罪现场调查》中CSI实验室那种提高照片清晰度的技术吗？感谢深度学习和神经增强（#NeuralEnhance）技术，现在已经能够训练一个神经网络把照片放大 2 倍，甚至 4 倍。通过增加神经元数目或使用与你的低分辨率图像相似的数据集进行训练，甚至能得到更
AI科技评论按：本文作者天清，原文载于其知乎专栏 世界那么大我想写代码，AI科技评论获授权发布。 项目地址：https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager *** 更新：支持pytorch *** 使用 git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用with gm.auto_choice()自动选择设备进行接下来代码块的操作。 import ten
Google刚刚在3月份推出了Coral Edge TPU，是一款售价不到1000元人民币的开发板（Coral Dev Board），由Edge TPU模块和 Baseboard 组成。参数如下：
编译与链接的过程可以分解为4个步骤：分别是预处理（Prepressing ）、编译（Compilation ）、汇编（Assembly ）和链接（Linking ），一个helloworld的编译过程如下：
最新中英文版本已经上线，赶紧下载 (https://wolfram.com/get-upgrade/)，和 Wolfram 博士一起来体验最新版本的强悍功能：
通过一个相对较小的版本，C# 7.3解决了一些自C# 1和2以来长期悬而未决的问题。 重载解析 从C# 1.0开始，重载解析规则的设计就相当有问题。在某些情况下，它会选两个或更多方法作为候选，虽然所有这些方法中只有一个会被使用。根据这些错误选出的方法的优先级，编辑器要么会报没有匹配的方法，要么会报匹配不明确。 C# 7.3把其中部分检查移到了重载解析期间，而不是重载解析之后，这样，错误的匹配就不会导致编译器错误。改进后的重载候选提案概括了这些检查： 当一个方法组既包含实例又包含静态成员时，如果调用时没有实
如何选购腾讯云GPU实例？如何优雅地安装驱动等底层开发工具库？这些问题给深度学习等领域研究/开发人员带来了不少困惑。本篇教程将从实践出发，给出基于腾讯云GPU实例的Best Practice，彻底解决以上问题。
项目地址：QuantumLiu / tf_gpu_manager 更新：支持pytorch 使用 git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用gm.auto_choice（）自动选择设备进行接下来代码块的操作。 导入张量流为tf 从经理进口GPUManager 来自keras.layers LSTM GM = GPUManager（） 与gm.auto_choice（）：
在开发Java软件时可能会遇到许多类型的错误，但大多数是可以避免的。为此我们罗列了50个最常见的Java编码错误，其中包含代码示例和教程，以帮助大家解决常见的编码问题。
1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运
最近在使用 Golang 的 regexp 对网络流量做正则匹配时，发现有些情况无法正确进行匹配，找到资料发现 regexp 内部以 UTF-8 编码的方式来处理正则表达式，而网络流量是字节序列，由其中的非 UTF-8 字符造成的问题。
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