在Vivado中用VHDL封裝IP核：從代碼到可復用模塊的完整實踐你有沒有遇到過這種情況？在一個FPGA項目里寫了一個很實用的功能模塊——比如一個帶使能的寄存器、一個狀態(tài)機控制器，或者一個圖像行緩存器。然后到了下一個項目，又得翻出老…

批量處理請求減少大模型API調(diào)用Token開銷 在當前AI應(yīng)用大規(guī)模落地的背景下，一個看似微小的技術(shù)決策——是否批量調(diào)用大模型API——往往直接決定了產(chǎn)品的成本結(jié)構(gòu)與商業(yè)可行性。許多團隊在初期采用“來一條、發(fā)一條”的直連模式，結(jié)果很快發(fā)現(xiàn)：…

cuDNN 加速 PyTorch 深度學習模型訓練實測效果 在現(xiàn)代深度學習研發(fā)中，一個再熟悉不過的場景是：你剛剛寫完一段模型代碼，滿懷期待地按下運行，結(jié)果發(fā)現(xiàn)單個 epoch 就要幾個小時。尤其當你面對 ResNet、ViT 或更大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)時&#…

PyTorch-CUDA-v2.8 鏡像：構(gòu)建可復現(xiàn)深度學習實驗的標準化路徑 在當今 AI 研發(fā)節(jié)奏日益加快的背景下，一個常見的尷尬場景是：某位研究員興奮地宣布“模型準確率突破新高”，結(jié)果團隊其他人卻無法在自己的機器上復現(xiàn)結(jié)果。問題往往不在…

深度學習開發(fā)的標準化實踐：從 PyTorch 腳本到容器化環(huán)境 在當今 AI 研發(fā)一線，你是否也遇到過這樣的場景？——同事興奮地跑來告訴你他復現(xiàn)了一篇頂會論文的結(jié)果，可當你拉下代碼、裝依賴、配環(huán)境時，卻卡在 CUDA out of m…

追求 100% 準確率：深度調(diào)試 Kimi K2 在 vLLM 上的 Tool Calling 問題 最近看到一個文章，非常不錯，大家有用vllm部署模型的時候可以借鑒下，這篇文章主要通過系統(tǒng)化的調(diào)試，作者將 Kimi K2 在 vLLM 上的 Tool Calling 成功…

Vivado 2022.2 Linux 安裝實戰(zhàn)指南：從零搭建高效 FPGA 開發(fā)環(huán)境 最近在給實驗室新服務(wù)器部署開發(fā)工具時，我又一次踩進了 Vivado 的安裝“坑”里。明明配置比上一臺還高，GUI 卻死活啟動不了；好不容易跑起來，又提示 GLI…

用好Altium Designer的3D視圖，讓PCB布線不再“盲走”你有沒有遇到過這樣的情況：板子焊好了才發(fā)現(xiàn)某個電解電容太高，蓋不上外殼；或者調(diào)試排針被散熱片擋得嚴嚴實實，探針插不進去？更慘的是，產(chǎn)品都…