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GPU
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深入探讨自定义操作中内存管理的挑战与XLA编译器的优化策略
在现代机器学习和深度学习的发展过程中，自定义操作（Custom Operations）逐渐成为了提高模型灵活性和性能的重要手段。然而，在实现这些自定义操作时，内存管理往往是一个不容忽视的问题。 内存管理的重要性 对于复杂的深度学习...
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深度学习模型优化：Apex在PyTorch中的应用与实践
深度学习模型优化：Apex在PyTorch中的应用与实践 深度学习模型的训练往往需要消耗大量的计算资源和时间。为了提高训练效率，各种优化技术被广泛应用，其中混合精度训练（Mixed Precision Training）是一种非常有效...
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深度学习模型训练中的计算成本问题及优化策略
在当今人工智能领域，深度学习已经成为了推动技术进步的重要力量。然而，在实际操作过程中，我们经常会面临一个棘手的问题：计算成本。 1. 什么是计算成本？ 简单来说，计算成本指的是在模型训练和推理过程中所需消耗的时间、内存与金钱。随着...
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片上网络（NoC）中的机器学习推理：如何通过量化、剪枝与NPU实现高效硬件加速
当今，人工智能尤其是机器学习的浪潮，正以前所未有的速度推动着计算架构的演进。在边缘设备、数据中心乃至更深层次的嵌入式系统中，高效、低功耗地执行机器学习推理（Inference）已成为一个核心挑战。这不仅仅是纯粹的计算能力问题，更是数据如何...
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如何使用Nsight Systems API分析并优化渲染管线
在现代图形应用程序开发中，渲染管线是性能优化的关键。Nsight Systems是NVIDIA提供的一款强大的工具，能够帮助开发者深入分析渲染管线的各个阶段，包括顶点处理、光栅化和像素处理等。本文将通过详细的步骤和代码示例，介绍如何使用N...
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富媒体推荐系统：如何高效管理与检索高维特征
在构建依赖富媒体特征的推荐系统时，我们不仅要追求模型的高准确性，更需应对实时性与计算资源消耗的巨大挑战。特别是如何设计高效的特征存储与检索架构，以确保线上服务能快速响应海量用户请求，同时保持特征更新的敏捷性，这成为系统稳定性与可扩展性的核...
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如何设计一款AI羽毛球战术分析App：从视频到报告的自动化之路
如何设计一款AI羽毛球战术分析App：从视频到报告的自动化之路 想象一下，一款羽毛球App，你上传比赛视频，它就能自动生成一份详细的战术分析报告，告诉你哪里做得好，哪里需要改进。这不再是梦想，AI技术的发展让这一切成为可能。本文将深入...
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告别卡顿！OffscreenCanvas 助你打造流畅的复杂动画体验
告别卡顿！OffscreenCanvas 助你打造流畅的复杂动画体验 嘿，前端开发的小伙伴们！ 你是否曾经遇到过这样的困境：在页面中实现一些复杂的动画效果时，浏览器常常变得卡顿不堪，用户体验直线下降？别担心，今天我就要带你认识一个...
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CSS 属性对网页加载速度的影响详解
在现代网页开发中，CSS 作为决定网页外观的核心技术之一，其对网页加载速度的影响不可忽视。尽管 CSS 通常被认为是影响网页性能的次要因素，但实际情况中，CSS 属性的使用和配置可以显著影响页面的加载时间和渲染速度。本文将详细探讨 CSS...
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Windows、macOS和Linux下Chrome浏览器的性能差异与优化方法：深度体验与对比
Windows、macOS和Linux下Chrome浏览器的性能差异与优化方法：深度体验与对比 作为一名资深前端工程师，我经常在Windows、macOS和Linux这三个操作系统下使用Chrome浏览器进行开发和测试。长时间的使用让...
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深入探讨Nsight Systems在多进程应用性能数据捕获技术
Nsight Systems简介 Nsight Systems 是由NVIDIA推出的一款性能分析工具，专门用于优化GPU和CPU的应用程序性能。它能够捕获多线程、多进程应用中的性能数据，并通过时间线视图帮助开发者识别系统级瓶颈。 ...
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AI模型部署框架选型指南-性能、易用性、可扩展性全方位对比
在人工智能项目落地的过程中，模型部署是一个至关重要的环节。选择合适的模型服务框架，直接关系到AI应用的性能、稳定性、以及长期维护成本。本文将深入对比几款主流的AI模型服务框架，包括TensorFlow Serving、TorchServe...
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深度学习框架中的自动混合精度训练优势
在当今的人工智能和深度学习领域，随着数据集规模和复杂性的增加，传统的全精度（FP32）训练方法面临着计算资源不足的问题。为了应对这一挑战，自动混合精度（AMP）技术应运而生，它允许我们在保持高模型准确率的同时，提高计算效率。 什么是自...
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Lighthouse CLI 深度解析：定制你的专属性能测试
Lighthouse，这个名字你可能早就听过，作为 Google 出品的一款强大的网站性能测试工具，它早已成为众多开发者手中的利器。除了在 Chrome 开发者工具中直接使用外，Lighthouse 还提供了强大的命令行界面 (CLI)，...
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移动端部署zk-SNARK联邦学习：挑战、优化与实践
随着移动互联网和物联网的快速发展，越来越多的数据产生于移动设备和嵌入式设备。这些设备通常资源有限（计算能力、内存、电池等），但又蕴含着丰富的用户隐私信息。如何在保护用户隐私的前提下，利用这些数据进行机器学习模型的训练，成为了一个重要的研究...
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构建高效的推荐系统模型部署流程：从“原始”到自动化MLOps实践
构建高效的推荐系统模型部署流程：从“原始”到自动化MLOps实践 你是否也曾为推荐系统模型的部署流程感到头疼？每次新模型上线，都需要手动打包、上传、配置服务；A/B测试的流量控制，还得后端硬编码实现。随着模型数量和迭代频率的增加，这种...
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Serverless架构未来：Serverless容器与AI的融合之路
Serverless架构未来：Serverless容器与AI的融合之路 Serverless，一个曾经被视为“无服务器”的架构，如今已成为云计算领域不可忽视的力量。它允许开发者专注于编写和部署代码，而无需关心底层服务器的管理和维护。这...
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AI模型部署效率倍增术：容器化技术Docker与Kubernetes实战指南
AI模型部署效率倍增术：容器化技术Docker与Kubernetes实战指南 各位AI工程师和DevOps同僚们，大家好！今天我们来聊聊如何利用容器化技术，特别是Docker和Kubernetes，来提升AI模型部署的效率和可靠性。想...
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Serverless图片处理应用架构设计：如何实现自动化压缩、水印与人脸识别？
作为一名云原生架构师，我经常被问到如何利用 Serverless 技术构建高效、可扩展的图片处理应用。今天，我就结合实际项目经验，深入探讨如何设计一个基于 Serverless 的图片处理应用，涵盖图片压缩、水印添加、人脸识别等核心功能，...
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C++协程在嵌入式系统中的优化之道？性能、内存与CPU的三重奏
C++协程在嵌入式系统中的优化之道？性能、内存与CPU的三重奏 作为一名在嵌入式领域摸爬滚打多年的老兵，我深知资源受限环境下的开发有多么捉襟见肘。C++协程的出现，无疑为我们提供了一种在有限资源下实现高并发的可能。但理想很丰满，现实很...