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互联技术

• AI项目GPU选型指南：告别型号繁多困扰，聚焦计算效率与显存带宽

  在AI大模型时代，高性能GPU已成为驱动项目成功的核心引擎。然而，面对市场上琳琅满目的GPU型号，如何为你的新AI项目挑选出最合适的“动力源”，确实是一个令人头疼的问题。作为一名深耕AI领域的技术人，我深知在追求极致计算效率、显存带宽和分...

  2025/10/6 0 98 0 0 0 AI GPU高性能计算显存带宽

• 大型Transformer模型训练：GPU显存与Tensor Core性能选型指南

  训练大型Transformer模型，例如GPT系列、Llama等，是当前AI研究和应用领域的核心挑战之一。作为一名AI研究员，我深知GPU显存不足对训练效率的致命影响——它直接限制了Batch Size，进而拉长了训练周期，甚至使得某些模...

  2025/10/6 0 208 0 0 0 GPU深度学习

• 云端AI推理芯片：NUMA架构下多租户远程内存访问的深度优化与瓶颈突破

  在面向云服务的AI推理芯片设计与部署中，“内存墙”一直是悬在性能工程师和架构师头顶的达摩克利斯之剑。尤其当我们的目光投向多租户环境下的非均匀内存访问（NUMA）架构时，这个问题变得尤为复杂和棘手。如何高效利用NUMA，克服远程内存访问带来...

  2025/7/29 0 135 0 0 0 AI推理NUMA优化云计算

• LLM微调显存告急？经济型多卡方案与优化策略助你“OOM”变“OK”！

  在大型语言模型（LLM）的微调过程中，GPU显存不足（OOM）是一个非常常见的挑战。随着模型参数量和输入序列长度的增加，即使是少量批次（batch size）也可能迅速耗尽显存。除了直接升级到昂贵的A100或H100，确实存在许多经济且有...

  2025/10/6 0 75 0 0 0 LLM微调GPU显存优化DeepSpeed

• 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...

  2025/7/29 0 119 0 0 0 AI推理内存墙NUMA架构