当我们在讨论这个主题时——大家可以看到CUDA Python生态中层层叠叠的各个组件：从顶层的框架与SDK，一直延伸到需要直接操作硬件的CUDA内核开发层。实际...

🔹 2. --nproc_per_node（Processes Per Node）

本研究旨在探索如何应用迁移学习技术对交通标志图像进行分类。通过构建适用于Torchvision的图像数据集，并利用预训练模型进行微调，我们实现了对原始像素的交通...

vLLM从v0.6.0开始，为了解决功能碎片化、模块之间耦合严重、技术债等问题，并行开发了v1。v1不仅解决了上述问题，还提升了推理性能，让CPU调度开销更小。...

NVIDIA 正式发布了 Llama Nemotron 模型家族，这是一组专为推理与智能体任务优化的模型。它们基于开源的 Meta Llama 模型，结合深度蒸...

本文内容介绍 Pytorcn 的基础 API，主要是数组的创建方式和运算方式，由于相关内容跟 Numpy 比较相似，并且 Numpy 类型可以转 torch.T...

归一化技术通过调整输入数据的尺度，使数据分布范围趋于一致，从而提升模型的训练效率和泛化性能。常见的归一化方法包括批量归一化（BN）、层归一化（LN）、实例归一化...

在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）通过堆叠卷积层提取图像特征，但传统架构存在两个核心问题：

在训练大规模深度学习模型时，GPU 内存往往成为关键瓶颈，尤其是面对大型语言模型（LLM）和视觉 Transformer 等现代架构时。由于大多数研究者和开发者...

混合专家相当于Transformer结构中的FFN，R1每一层网络有1个共享专家（shared expert）、256个路由专家（routed expert），...

我们的大脑只用了 20 瓦的能量就能完成复杂思考，而现代 AI 系统却需要成排的高功率 GPU 和惊人的电力消耗。这种差距如何缩小？

这里特别说明一下，pytorch的cudnn与C语言版本的cudnn版本没有关系，pytorch使用自己的cudnn库。（从实际操作中得出相关结论）

摘要：本文介绍了如何结合DeepSeek和PyTorch实现工业缺陷检测的全流程，重点聚焦于小样本数据增强、异常检测模型微调以及产线级部署与边缘计算优化。在小样...

图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是人工智能领域最火热的课题之一，近年来，越来越多的研究机构和企业投入大量精力研究图神经网络，推出...

，尤其在计算机视觉领域表现突出。其核心设计灵感来源于生物视觉系统的层次化信息处理机制。

，尤其在计算机视觉领域表现突出。其核心设计灵感来源于生物视觉系统的层次化信息处理机制。

在 PyTorch 中，torch.optim 提供了多种优化器用于神经网络训练。每种优化器背后有不同的更新规则和机制，旨在适应不同的训练需求。以下是五种常见优...

torch.prod()用于计算张量 a 中所有元素的乘积。返回一个张量，表示输入张量所有元素的累积乘积。如果输入是一个多维张量，则默认计算所有元素的乘积。