PyTorch梯度累積模擬更大Batch Size 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，我們常常面臨一個(gè)尷尬的局面：想要用更大的 batch size 來(lái)提升模型收斂穩(wěn)定性，但顯存卻無(wú)情地告訴我們“你不行”。尤其是在跑 Transformer、ViT 或者高分辨率圖像任務(wù)時(shí)，…

ALU兩級(jí)流水線設(shè)計(jì)實(shí)踐：如何讓計(jì)算單元跑得更快？你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的情況？明明邏輯寫(xiě)得很清晰，綜合工具也順利通過(guò)，但最后時(shí)序報(bào)告里總有一條紅色路徑——關(guān)鍵路徑延遲超標(biāo)，主頻卡在1GHz上不去。翻來(lái)一看&…

PyTorch DataLoader worker_init_fn 自定義初始化深度解析 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)加載的效率往往成為制約模型吞吐量的關(guān)鍵瓶頸。盡管 GPU 算力飛速提升，但如果 CPU 數(shù)據(jù)供給跟不上，再?gòu)?qiáng)的顯卡也只能“空轉(zhuǎn)”。PyTorch 的 DataLoader 通過(guò)…

用Multisim打造你的第一塊音頻前置放大器：從原理到仿真實(shí)戰(zhàn)你有沒(méi)有試過(guò)對(duì)著麥克風(fēng)說(shuō)話，卻發(fā)現(xiàn)錄音設(shè)備幾乎聽(tīng)不到聲音？問(wèn)題往往不在于麥克風(fēng)壞了，而是它輸出的信號(hào)太“弱”——可能只有幾毫伏。這種微弱的音頻信號(hào)，必…

基于TC3的I2C中斷響應(yīng)時(shí)間測(cè)量：從原理到實(shí)戰(zhàn)調(diào)優(yōu)你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景？系統(tǒng)明明配置好了I2C通信，數(shù)據(jù)也能收到，但就是時(shí)序抖動(dòng)大、采樣延遲不一致，排查半天發(fā)現(xiàn)罪魁禍?zhǔn)撞皇峭庠O(shè)，也不是接線——而是那“…

Docker save將PyTorch鏡像保存為tar文件 在現(xiàn)代AI研發(fā)中，一個(gè)常見(jiàn)的痛點(diǎn)是：模型在開(kāi)發(fā)機(jī)上跑得好好的，一到測(cè)試或生產(chǎn)環(huán)境就報(bào)錯(cuò)——“CUDA not available”、“版本不兼容”、“依賴缺失”。這種“在我機(jī)器上明明能跑”的問(wèn)題，本…

前言 在 AI 大模型邁入 “實(shí)時(shí)信息交互” 的新時(shí)代，搜索 API 已成為開(kāi)發(fā)者突破模型知識(shí)邊界的核心工具。智譜基于自身大模型生態(tài)打造的網(wǎng)絡(luò)搜索 API，與數(shù)眼智能專攻 “高精度信息提純” 的搜索 API，究竟誰(shuí)能更勝一籌？本文從技術(shù)底…

PyTorch-CUDA-v2.7鏡像中監(jiān)控磁盤(pán)IO性能的工具推薦 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)中，一個(gè)看似“開(kāi)箱即用”的 PyTorch-CUDA 容器鏡像，比如廣泛使用的 PyTorch-CUDA-v2.7，往往掩蓋了底層系統(tǒng)行為的復(fù)雜性。我們習(xí)慣了關(guān)注 GPU 利用率、顯存占用和訓(xùn)練吞吐…