在苏姿丰的带领下，AMD正从超越英特尔迈向挑战英伟达的新阶段。其最新发布的两款GPU在基准测试中展现出卓越的AI性能，较英伟达4090显卡提升了7.3倍。随着市值飙升至1600亿美元，AMD正全力进军高性能计算领域，与英伟达展开激烈竞争。这一突破不仅彰显了AMD的技术实力，也预示着全球半导体行业格局的重大变化。
全球最强GPU订单数据显示，微软成为2024年英伟达GPU的最大买家，年购买量接近50万块，远超其他竞争者近两倍。与此同时，xAI公司已展示其首批GB200 NVL72 GPU的发货情况，显得非常兴奋，仿佛提前庆祝新年。这一现象引发了关于是否拥有更多的GPU就意味着能够构建更优秀模型的讨论，值得进一步关注。
在人工智能（AI）领域，图形处理单元（GPU）因其在加速计算方面的关键作用而显得至关重要。云原生的编排系统Kubernetes以其卓越的资源调度能力，为GPU资源的管理提供了一个高效且可靠的解决方案。通过Kubernetes，用户可以轻松地管理和调度GPU资源，从而提高计算效率和资源利用率。
PyTorch 2.5版本已正式发布，这一新版本带来了多项重要更新，其中最引人注目的是新增了对英特尔GPU的支持。自2.4版本以来，PyTorch团队共进行了4095次代码提交，进一步提升了框架的性能和稳定性。这一版本的发布不仅扩展了PyTorch的硬件支持范围，也为开发者提供了更多的选择和灵活性。
本文旨在探讨如何高效利用Kubernetes的高级特性，动态地根据需求对工作负载进行优先级排序，以优化GPU和CPU资源的分配。通过合理调整资源，可以更有效地训练和推理AI模型，提高整体系统的性能和效率。
本文旨在揭开NVIDIA CUDA技术的神秘面纱，深入探讨人工智能领域中用于提升AI核心计算能力的GPU编程框架——CUDA。通过分析CUDA的工作原理及其在AI应用中的优势，本文将帮助读者理解如何利用这一强大的工具来加速计算任务，提高效率。
本指南旨在为用户提供在家高效完成大型语言模型（LLM）微调的方法。尽管微调过程对计算资源的需求较高，但通过采用低秩适应（LoRA）和量化低秩适应（QLoRA）等先进技术，现在可以在单块GPU上实现模型的微调。本文将详细探讨这些技术的应用及其优势。
在最近的一次专访中，奥特曼透露了OpenAI掌握人工通用智能（AGI）的关键技术，并预测这一技术将在2025年实现。他的言论不仅得到了德扑之父和公司员工的支持，还提到通过投资1万块GPU，有望在几年内打造出价值十亿的独角兽企业。奥特曼在访谈中多次发表引人注目的观点，暗示人工超级智能（ASI）也将在接下来的几千天内到来。
xAI公司历时122天，成功打造了一个由10万块GPU组成的超级AI计算机集群。这一壮举不仅展示了公司在技术上的卓越能力，也标志着AI领域的重大突破。本文将深入探讨该集群的内部结构，揭示其独特之处，为读者呈现这一奇迹般的成就。
英伟达在全球AI领域占据领先地位，成为新的行业霸主。回顾AI浪潮的起源，辛顿、黄仁勋和李飞飞的历史性交汇点至关重要。李飞飞在计算机历史博物馆的访谈中提到，那一刻对AI世界具有象征意义，因为现代AI的三大基本要素首次汇聚：神经网络、大数据（尤其是ImageNet的使用）和GPU计算。
PowerInfer是一款专为消费级GPU设备设计的高效大型模型推理引擎。最新推出的v2版本特别针对智能手机进行了优化，使得在移动设备上运行复杂的人工智能模型成为可能。本文将通过丰富的代码示例，帮助用户深入理解PowerInfer的工作原理及其在不同设备上的应用。
本文将介绍 cuML，这是一个专门为加速机器学习任务设计的库，其核心优势在于能够利用 GPU 的强大算力来提升处理速度，同时避免了复杂的 CUDA 编程需求。通过丰富的代码示例，读者可以了解到如何轻松地在 GPU 上部署机器学习算法，从而极大地提高工作效率。
新加坡国立大学近期推出了一款名为GPUGENIE的并行倒排索引工具，此工具基于CUDA技术构建，显著提升了对序列、树、图以及高维数据等多种数据类型的搜索效率。通过使用GPUGENIE，开发者能够绕过自行实现倒排索引时可能遇到的技术难题，极大地简化了开发流程。
Vispy是一个专注于高性能交互式2D/3D数据可视化的库，利用图形处理器（GPU）和OpenGL库来高效渲染大规模数据集，支持创建包含数百万点阵的高质量科学图表，并能实现实时数据可视化展示。
GATLAS作为一款专为GPU设计的自动调整线性代数软件，极大地简化了开发者的工作流程。通过内置的智能算法，GATLAS能够自动优化线性代数计算，使得即使是非专业人员也能轻松上手。本文将通过丰富的代码示例，向读者展示如何利用GATLAS来提高GPU上的线性代数运算效率。
本文介绍了Ocelot——一个专为CUDA程序设计的准实时编译器。Ocelot的核心功能在于实现程序在NVIDIA GPU或多核x86 CPU上的无缝运行，从而充分发挥硬件的并行计算能力。文章详细探讨了Ocelot编译器的工作原理、优势以及与CUDA平台的协同工作方式，并通过丰富的代码示例展示了其在不同场景下的应用及性能表现。
