EchoMimicV2：阿里推出的开源数字人项目，能生成完整数字人半身动画
EchoMimicV2是阿里蚂蚁集团推出的开源数字人项目，能够生成完整的数字人半身动画。该项目基于参考图片、音频剪辑和手部姿势序列，通过音频-姿势动态协调策略生成高质量动画视频，确保音频内容与半身动作的一致性。EchoMimicV2不仅支持中文和英文驱动，还简化了动画生成过程中的复杂条件，适用于虚拟主播、在线教育、娱乐和游戏等多个应用场景。
【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。
ViewExtrapolator：南洋理工联合UCAS团队推出的新型视图合成方法
南洋理工大学与UCAS团队联合推出了一种新型视图合成方法——ViewExtrapolator。该方法基于稳定视频扩散（SVD）技术，能够在不进行微调的情况下，高效生成超出训练视图范围的新视角图像，显著减少伪影，提升视觉质量。ViewExtrapolator具有广泛的应用前景，尤其在虚拟现实、3D内容创建、电影制作等领域。
【AI系统】NVLink 原理剖析
随着AI技术的发展，大模型参数量激增，对底层硬件和网络架构提出新挑战。高效训练这些模型需要大规模GPU集群及高速网络连接，以实现快速数据交换。然而，网络瓶颈限制了GPU性能的充分发挥，表明单纯增加GPU数量不能线性提升算力。因此，算存互连和算力互连技术成为关键，如PCIe、NVLink和NVSwitch等，它们通过提高数据传输速度和效率，支持大规模并行计算，解决了大规模GPU集群中的通信延迟问题，推动了万亿级模型训练的实现。
【AI系统】分布式通信与 NVLink
进入大模型时代后，AI的核心转向大模型发展，训练这类模型需克服大量GPU资源及长时间的需求。面对单个GPU内存限制，跨多个GPU的分布式训练成为必要，这涉及到分布式通信和NVLink技术的应用。分布式通信允许多个节点协作完成任务，而NVLink则是一种高速、低延迟的通信技术，用于连接GPU或GPU与其它设备，以实现高性能计算。随着大模型的参数、数据规模扩大及算力需求增长，分布式并行策略，如数据并行和模型并行，变得至关重要。这些策略通过将模型或数据分割在多个GPU上处理，提高了训练效率。此外，NVLink和NVSwitch技术的持续演进，为GPU间的高效通信提供了更强的支持，推动了大模型训练的快
【AI系统】Tensor Core 深度剖析
Tensor Core 是英伟达 GPU 的关键技术，专为加速深度学习计算设计，尤其擅长矩阵乘法和卷积运算。通过混合精度计算，Tensor Core 使用半精度（FP16）输入输出，内部以全精度（FP32）计算，确保精度同时提高效率。相比传统 CUDA Core，Tensor Core 每个时钟周期可执行 64 个浮点运算，大幅提升计算速度。其工作原理包括指令流水线、线程执行等多级优化，确保高效并行处理。通过分块、分配和并行执行策略，Tensor Core 能有效处理大规模矩阵计算，极大加速神经网络模型的训练和推断。