單卡 vs 多卡 PyTorch 訓(xùn)練效率對(duì)比分析 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目推進(jìn)過(guò)程中，一個(gè)最常被問(wèn)到的問(wèn)題是：“我該用一張 GPU 還是多張？” 尤其當(dāng)訓(xùn)練任務(wù)跑得慢、顯存爆了、或者迭代周期拖得太長(zhǎng)時(shí)，開(kāi)發(fā)者總會(huì)考慮是否該上“多卡”來(lái)提速。但現(xiàn)…

從零開(kāi)始搭建遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室：Packet Tracer 官網(wǎng)下載與教學(xué)實(shí)戰(zhàn)全解析 你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的困境？ 想給學(xué)生布置一個(gè)VLAN配置實(shí)驗(yàn)，結(jié)果一半人因?yàn)闆](méi)設(shè)備卡在第一步； 企業(yè)新員工培訓(xùn)，又不敢讓他們直接上生產(chǎn)環(huán)境練手…

Grafana儀表盤(pán)展示GPU算力消耗與Token余額 在AI模型訓(xùn)練和推理任務(wù)日益密集的今天，一個(gè)常見(jiàn)的痛點(diǎn)浮出水面：如何清晰地知道我們的GPU到底“累不累”？又該如何掌握每一次API調(diào)用背后的真實(shí)成本？很多團(tuán)隊(duì)還在靠nvidia-smi手動(dòng)查顯存…

PyTorch Benchmark Suite：構(gòu)建可復(fù)現(xiàn)的模型性能評(píng)估體系 在深度學(xué)習(xí)研發(fā)日益工程化的今天，一個(gè)常被忽視卻至關(guān)重要的問(wèn)題浮出水面：為什么同樣的模型，在不同機(jī)器上跑出來(lái)的速度差異能高達(dá)30%？ 更令人困擾的是&#xff0…

Orca調(diào)度器統(tǒng)一管理GPU算力與Token分配 在大模型時(shí)代，一個(gè)看似簡(jiǎn)單的推理請(qǐng)求背后，可能隱藏著復(fù)雜的資源博弈：某個(gè)團(tuán)隊(duì)的批量文本生成任務(wù)悄然耗盡了整個(gè)集群的 Token 配額，導(dǎo)致關(guān)鍵業(yè)務(wù)接口突然“欠費(fèi)停機(jī)”；另一些時(shí)…

PyTorch官方文檔中文翻譯項(xiàng)目招募貢獻(xiàn)者 在深度學(xué)習(xí)技術(shù)席卷全球的今天，PyTorch 已成為無(wú)數(shù)研究者和工程師手中的“標(biāo)配”工具。無(wú)論是發(fā)論文、做實(shí)驗(yàn)，還是落地生產(chǎn)系統(tǒng)，它的動(dòng)態(tài)圖機(jī)制、直觀 API 和強(qiáng)大生態(tài)都讓人愛(ài)不釋手。但對(duì)許多中文用…

在 ARM64 服務(wù)器上從零搭建 Kubernetes 集群：一次真實(shí)的實(shí)戰(zhàn)記錄最近，我在 AWS 上啟動(dòng)了一臺(tái) T4g 實(shí)例（基于 Graviton2 的 arm64 架構(gòu)），想試試在非 x86 平臺(tái)上部署一套完整的 Kubernetes 集群。起初我以為只是換個(gè)架構(gòu)…

PyTorch-CUDA-v2.8 鏡像：一鍵開(kāi)啟高效深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā) 在如今這個(gè)模型越來(lái)越大、訓(xùn)練任務(wù)越來(lái)越復(fù)雜的AI時(shí)代，一個(gè)穩(wěn)定、高效的開(kāi)發(fā)環(huán)境早已不再是“錦上添花”，而是決定研發(fā)效率的“基礎(chǔ)設(shè)施”?？涩F(xiàn)實(shí)是，許多開(kāi)發(fā)者仍卡在第一步—…