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AI算力
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AI算力需求量化分析报告框架：助力决策层理解GPU投资必要性
1. 引言 简述AI在公司业务中的重要性，以及GPU作为AI基础设施的关键作用。 明确报告目的：量化不同AI工作负载对GPU的消耗，结合历史数据和业务预测，论证未来GPU算力缺口，为投资决策提供数据支持。 2. AI工...
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工业物联网边缘AI异常检测：低功耗高效模型训练与部署实战指南
在瞬息万变的工业生产环境中，机器故障或异常行为往往会导致巨大的经济损失和安全隐患。传统的异常检测方式，比如依赖人工巡检或中心化云端分析，时效性与实时性都难以满足工业4.0时代的需求。将人工智能的能力下沉到工业物联网（IIoT）的边缘侧，实...
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万亿参数级AI模型推理：NUMA内存墙与分片、同步、数据流优化实践
作为一名深耕高性能计算和AI基础设施的工程师，我深知当我们将万亿参数级别的多模态AI模型推向生产环境时，那些看似微不足道的系统瓶颈会如何放大，最终成为横亘在推理性能面前的“内存墙”。尤其是在现有的非统一内存访问（NUMA）架构下，这个问题...
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边缘AI处理器中，如何利用NoC为AI模型权重和推理结果提供细粒度安全保护，并量化其性能开销？
在当前万物互联的时代，边缘AI算力正在爆发式增长，它将复杂的AI模型从云端推向了终端设备。但与此同时，模型安全问题也日益凸显。想象一下，一个投入了巨大研发成本训练出的AI模型，部署到边缘设备上，却面临着被轻易逆向工程、篡改甚至窃取的风险，...
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告别GPU排队焦虑：构建AI/ML智能算力预定与调度系统
相信很多AI/ML开发者都有过类似的经历：每天早晨打开电脑，第一件事就是查看GPU队列。如果发现前面还有几个“大任务”在排队，那这一天的工作效率和心情可能就凉了一半。这种不确定性和漫长的等待，严重影响了开发者的情绪和工作规划。我们不禁会想...