原文：推理速度数倍提升，大幅简化多GPU后端部署：Meta发布全新推理引擎AITemplate
殊途同归，所有人都想摆脱英伟达的垄断
天承办公室    阅3
什么是人工智能？很多人至今仍然不知道AI是什么
新用户6534    阅84    转2
什么是 GPU 芯片的 CUDA 核心？
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GPU简介
yangshiquan    阅283    转3
开发者新闻 | 在 AutoML 中提升最先进的技术，现在使用 NVIDIA GPU 和 RAPID...
黄爸爸好    阅57
如何安装pytorch
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比较CPU和GPU中的矩阵计算
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为什么迁移学习的前景这么大？为什么PyTorch这么火？
金志恒牙医    阅77
从零开始深度学习Pytorch笔记，安装Pytorch
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【李沐】十分钟从 PyTorch 转 MXNet
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做出ChatGPT的OpenAI，是如何打破英伟达在机器学习领域的垄断地位的？
learnmachine    阅11    转2
从硬件配置、软件安装到基准测试，1700美元深度学习机器构建指南
霍振丽    阅74
95%PyTorch库都会中招的bug！特斯拉AI总监都没能幸免
风声之家    阅25
PyTorch&TensorFlow跑分对决：哪个平台运行NLP模型推理更快
hlhq1    阅70
LLMs之FlashAttention-2：《FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partition
处女座的程序猿    阅42
显存不够，框架来凑：两行代码显存翻倍，2080Ti也能当V100来用
金刚光    阅107
GPU加速的编程思想，图解，和经典案例，NVIDIA Python Numba CUDA大法好
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GPU 编程：CUDA 和 Python 中的实际示例
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姜碧野：当我们谈论机器学习框架时，我们在谈论什么？
沈磊7ttwwubgqw    阅16