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模型推理应该用 NPU，那为什么大家都在说用英伟达的 GPU 集群？这个问题其实涉及两个完全不同的应用场景。本文从实际工程角度，厘清 NPU 和 GPU 的定位差异，帮助你在项目选型时做出正确判断。场景推荐硬件模型训练GPU 集群大模型推理（LLM 等）GPU 集群高并发在线服务GPU 集群边缘端/嵌入式推理NPU车载/机器人/安防NPU低功耗实时推理NPUNPU 适合边缘端、低功耗、已定型模型的
摘要：本文深入探讨NVIDIA Jetson平台（以AGX Orin为例）上GPU/NPU加速计算的两大核心框架——CUDA与OpenCL的实践方法。重点剖析Jetson统一内存架构（UMA）下的内存管理策略、CUDA核函数编写与优化技巧，以及OpenCL跨平台异构计算模型。通过卷积运算实例，对比分析两种框架在嵌入式场景下的性能差异与优化路径，为边缘AI、自动驾驶、机器人视觉等应用提供工程级参考。
1、计算量MACC与FLOPMACC：表示一次乘法累加。FLOP：表示计算量，比如一次乘法或加法运算。FLOPs为FLOP单位，因此1 MACC=2 FLOPs我们通常统计计算量使用FLOPs（浮点运算数），但是这里我们使用MACCs或乘法累加数。理论计算量用FLOPs表示，关系到算法速度，大模型的单位通常为G，小模型通道为M。注意两点：理论计算量通常只考虑只考虑CONV和FC...
更重要的是，即使签订了企业折扣协议的客户也会受到此次调价的影响，因为这些折扣通常是基于百分比而非固定金额——无论协商的折扣率是多少，15%的公开价格上涨最终都会转化为15%的有效成本增加。一位某数据云公司的战略解决方案工程师指出，此次涨价似乎主要集中在配备某图形处理器厂商H200 GPU的P5e实例上，暗示可能是芯片厂商提高了对云服务商的供货价格。目前尚不清楚其他主要云服务平台是否会对其GPU产品
利用Miniconda与Python3.10构建隔离、可复现的深度学习环境，通过Conda统一管理PyTorch及CUDA依赖，解决GPU版本冲突与配置复杂问题。支持一键导出环境配置，适用于本地开发、远程服务器与容器化部署，显著降低团队协作成本，提升AI研发效率。
使用GPU进行视频编解码
清华出品：最易懂的AI芯片报告！人才技术趋势都在这里 https://mp.weixin.qq.com/s/kDZFtvYYLLqJSED_0V1RZA 2010 年以来， 由于大数据产业的发展， 数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求， 于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。 AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决...
如果您想知道AI服务器与AI工作站有何不同，那么您不是唯一一个。假设严格的AI用例具有最小的图形工作量，明显的差异可能很小甚至没有。从技术上讲，您可以将一个用作另一个。但是，根据要求每个人执行的工作量，每个人的结果将完全不同。因此，重要的是要清楚地了解AI服务器和AI工作站之间的区别。暂时将AI放在一边，服务器通常倾向于联网，并可作为共享资源使用，运行通过网络访问的服务。工作站通常旨在执行特定用户
根据 Gartner对全球 CIO 的调查结果显示，人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量。对于人工智能来说，算力即正义，成本即能力，利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式，将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理，这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本。因此，全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes 都提供了.
最近，一直在自学深度学习。一边学习理论，一遍学习编程。在做CNN的时候，手头的笔记本电脑就吃不消了，运行的速度明显跟不上。本来想买一台带好点的显卡，可是调研了一下，带NVIDIA 1080的差不多要1万左右，更不用说更高的配置。 偶然发现百度云里面有一款深度学习解决方案：百度深度学习。 浅试了一下，个人感觉有以下几个有点，可供推荐： 1. 上手容易。
机器学习在商业应用领域频频登上新闻头条，而在科学计算领域，深度学习的方法也显示出潜力，它们被用于预测偏微分方程（PDE）的解。这些方程的数值求解通常计算成本极高；使用数据驱动的方法有可能改变科学和工程应用领域的科学计算，包括空气动力学、海洋与气候以及油藏建模等领域。一个根本性的挑战在于，基于物理数据训练的深度学习模型的预测通常忽略了基本的物理原理。例如，这类模型可能会违反系统的守恒定律：热传递问题
参考链接https://time.geekbang.org/course/detail/100046401-206512为什么关注硬件有时候结果出现问题不一定是算法的问题，而可能是硬件的问题。但关注硬件不等于所有都要重写。加速训练。通过选择不同的硬件配置，可以提高训练速度。避免部署出现问题。深度学习与CPU一般不用CPU训练深度学习模型。很多if…else出现时，CPU会比GPU快。如果需要加速，
本文主要介绍各品牌深度学习推理训练服务器规格对比及市场所有GPU厂商的产品对比
芯片设计，讲究一个软硬协同设计，如果不考虑软件或客户的使用方式，不从top down是看架构设计，那么，设计出来的芯片硬件大概率是烂尾楼，兼容性差，迁移性差，软件编程难用，过分注重单一计算或单一模型（性能泛化差），等等一系列问题和痛点。打个形象的比喻，芯片架构设计就像大楼施工前的图纸设计，各种事情（户型，地基，车位，绿化，布线，监控，采暖，上下水，采暖，空调，通风，电梯，安全，材料选取，成本等）都
