Jupyter Notebook 中使用 %%html 展示 PyTorch 模型結(jié)果的實(shí)踐之道 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，我們常常面臨這樣一個(gè)尷尬局面：模型跑通了，輸出也拿到了，但張量里的數(shù)字對(duì)團(tuán)隊(duì)其他成員來說就像天書。尤其當(dāng)你要向產(chǎn)品經(jīng)理展示圖像分類效果、…

FPGA驗(yàn)證平臺(tái)中BRAM容量規(guī)劃：從理論到實(shí)戰(zhàn)的系統(tǒng)方法 在現(xiàn)代SoC和ASIC設(shè)計(jì)流程中，功能驗(yàn)證早已不再是開發(fā)后期的“收尾工作”，而是貫穿整個(gè)芯片生命周期的核心環(huán)節(jié)。隨著設(shè)計(jì)規(guī)模突破億門級(jí)，仿真速度與真實(shí)場(chǎng)景行為之間的差距愈發(fā)…

用Multisim玩轉(zhuǎn)RC振蕩電路：從零搭建到波形出爐的實(shí)戰(zhàn)全記錄你有沒有遇到過這種情況——想做個(gè)低頻正弦波信號(hào)源，手頭又沒有函數(shù)發(fā)生器？或者在做模電實(shí)驗(yàn)時(shí)，搭了半天電路就是不起振，示波器上一片死寂？別急?！?

PyTorch DataLoader prefetch_factor調(diào)優(yōu) 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，GPU算力早已不是瓶頸——真正拖慢訓(xùn)練速度的，往往是那條不起眼的數(shù)據(jù)管道。你有沒有遇到過這種情況：顯卡風(fēng)扇呼呼轉(zhuǎn)，nvidia-smi卻顯示GPU利用率長(zhǎng)期徘徊在30%以下&a…

模型并行與流水線并行：如何讓千億參數(shù)模型在有限GPU上跑起來？你有沒有遇到過這樣的場(chǎng)景？訓(xùn)練一個(gè)大模型時(shí)，剛加載完模型就爆顯存了。PyTorch 報(bào)錯(cuò)：“CUDA out of memory”，而你手里只有 8 張 A100 —— 這已…

PyTorch-CUDA-v2.8 鏡像：打造高效深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境 在當(dāng)今 AI 模型日益復(fù)雜的背景下，一個(gè)穩(wěn)定、開箱即用的開發(fā)環(huán)境往往能決定項(xiàng)目能否快速推進(jìn)。尤其是當(dāng)團(tuán)隊(duì)需要在不同設(shè)備上部署訓(xùn)練任務(wù)時(shí)，環(huán)境不一致、依賴沖突、GPU 驅(qū)動(dòng)兼容性差等問題?！?

Jupyter Notebook保存路徑設(shè)置：PyTorch-CUDA-v2.7使用技巧 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)中，一個(gè)常見的“小問題”往往帶來巨大的困擾：寫了一整天的實(shí)驗(yàn)代碼，重啟容器后發(fā)現(xiàn) .ipynb 文件不見了。這種看似低級(jí)的失誤，背后其實(shí)是對(duì)…

Git worktree 與 PyTorch-CUDA 容器化：構(gòu)建高效多分支深度學(xué)習(xí)開發(fā)流 在現(xiàn)代 AI 工程實(shí)踐中，一個(gè)常見的場(chǎng)景是：你正在調(diào)試一個(gè)基于 Transformer 的新模型結(jié)構(gòu)，突然接到通知要緊急修復(fù)主干分支中的 GPU 內(nèi)存泄漏問題。如果使用傳統(tǒng)…