《构建 C++分布式计算框架：赋能人工智能模型并行训练》
在AI快速发展的背景下，模型训练的计算需求激增。基于C++构建的分布式计算框架，通过整合多节点、多GPU/CPU资源，优化数据通信、构建同步机制、实现负载均衡及增强可扩展性和容错性，显著提升训练效率，加速模型迭代，推动AI技术在医疗、交通等领域的广泛应用，开启智能化新时代。
SmolVLM：Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型
SmolVLM是Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型，专为设备端推理设计。以20亿参数量，实现了高效内存占用和快速处理速度。SmolVLM提供了三个版本以满足不同需求，并完全开源，所有模型检查点、VLM数据集、训练配方和工具均在Apache 2.0许可证下发布。
LongLLaVA：香港中文大学推出的多模态上下文混合架构大语言模型
LongLLaVA是由香港中文大学推出的多模态大型语言模型，采用混合架构，结合Mamba和Transformer模块，旨在高效处理大量图像数据。该模型能够在单个A100 80GB GPU上处理多达1000张图像，通过2D池化技术压缩图像token，显著降低计算成本，同时保留关键的空间关系信息。LongLLaVA在视频理解、高分辨率图像分析和多模态代理等应用场景中展现出卓越的性能。
【AI系统】昇腾数据布局转换
华为昇腾NPU采用独特的NC1HWC0五维数据格式，旨在优化AI处理器的矩阵乘法运算和访存效率。此格式通过将C维度分割为C1份C0，适应达芬奇架构的高效计算需求，支持FP16和INT8数据类型。此外，昇腾还引入了NZ分形格式，进一步提升数据搬运和矩阵计算效率。AI编译器通过智能布局转换，确保在不同硬件上达到最优性能。
【AI系统】芯片的编程体系
本文探讨了SIMD与SIMT的区别及联系，分析了SIMT与CUDA编程的关系，深入讨论了GPU在SIMT编程的本质及其与DSA架构的关系。文章还概述了AI芯片的并行分类与并行处理硬件架构，强调了理解AI芯片编程体系的重要性，旨在帮助开发者更高效地利用AI芯片算力，促进生态繁荣。
深入解析Linux操作系统的内核优化策略
本文旨在探讨Linux操作系统内核的优化策略，包括内核参数调整、内存管理、CPU调度以及文件系统性能提升等方面。通过对这些关键领域的分析，我们可以理解如何有效地提高Linux系统的性能和稳定性，从而为用户提供更加流畅和高效的计算体验。
像素流送api ue多人访问需要什么显卡服务器
本文总结了关于像素流送技术的五大常见问题，包括是否支持Unity模型推流、UE多人访问的最大并发数、所需服务器配置、稳定性问题及API支持情况，旨在帮助开发者更好地理解和应用这一技术。
《C++ 张量计算库：人工智能模型的强劲“引擎”》
张量计算是AI模型构建与训练的基石。在C++中开发一个通用且高效的张量计算库，能够满足不同模型对张量操作的多样化需求，加速模型训练，提升开发效率。该库需解决通用性和高效性两大挑战，通过抽象化、模板化设计及优化数据结构和算法，确保在处理大量数据时的性能与稳定性。同时，结合硬件特性如SIMD指令集和GPU加速，进一步提升计算效率，推动C++在AI领域的应用与发展。