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一文读懂deepSpeed：深度学习训练的并行化
DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术（如 ZeRO）及混合精度训练，DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法，包括数据并行、模型并行和流水线并行，同时与 PyTorch 等主流框架无缝集成，提供了易用的 API 和丰富的文档支持。DeepSpeed 不仅大幅减少了内存占用，还通过自动混合精度训练提高了计算效率，降低了能耗。其开源特性促进了 AI 行业的整体进步，使得更多研究者和开发者能够利用先进优化技术，推动了 AI 在各个领域的广泛应用。
Kubernetes与GPU的调度：前世今生
本文详细探讨了Kubernetes与GPU的结合使用，阐述了两者在现代高性能计算环境中的重要性。Kubernetes作为容器编排的佼佼者，简化了分布式系统中应用程序的部署与管理；GPU则凭借其强大的并行计算能力，在加速大规模数据处理和深度学习任务中发挥关键作用。文章深入分析了Kubernetes如何支持GPU资源的检测与分配，并介绍了热门工具如NVIDIA GPU Device Plugin和Kubeflow的应用。
一文讲懂大模型调优技术
随着AI技术的发展，大模型如GPT系列、BERT等成为推动自然语言处理和计算机视觉领域进步的重要驱动力。然而，大模型的调优过程复杂且资源消耗巨大，对开发者构成严峻挑战。本文旨在全面解析大模型调优的关键技术，涵盖数据预处理、模型架构调整、超参数优化、正则化与泛化能力提升，以及分布式训练与并行优化等内容，为开发者提供系统性的调优指南。
CUDA统一内存：简化GPU编程的内存管理
在GPU编程中，内存管理是关键挑战之一。NVIDIA CUDA 6.0引入了统一内存，简化了CPU与GPU之间的数据传输。统一内存允许在单个地址空间内分配可被两者访问的内存，自动迁移数据，从而简化内存管理、提高性能并增强代码可扩展性。本文将详细介绍统一内存的工作原理、优势及其使用方法，帮助开发者更高效地开发CUDA应用程序。
GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA
在高性能计算和深度学习领域，GPU已成为关键工具。然而，随着模型复杂度和数据量的增加，单个GPU难以满足需求，多GPU甚至多服务器协同工作成为常态。本文探讨了三种主要的GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink和RDMA。GPUDirect通过绕过CPU实现GPU与设备直接通信；NVLink提供高速点对点连接和支持内存共享；RDMA则在网络层面实现直接内存访问，降低延迟。这些技术各有优势，适用于不同场景，为AI和高性能计算提供了强大支持。
AI计算机视觉笔记三十一：基于UNetMultiLane的多车道线等识别
该项目基于开源数据集 VIL100 实现了 UNetMultiLane，用于多车道线及车道线类型的识别。数据集中标注了六个车道的车道线及其类型。项目详细记录了从环境搭建到模型训练与测试的全过程，并提供了在 CPU 上进行训练和 ONNX 转换的代码示例。训练过程约需 4 小时完成 50 个 epoch。此外，还实现了视频检测功能，可在视频中实时识别车道线及其类型。
AI计算机视觉笔记二十五：ResNet50训练部署教程
该项目旨在训练ResNet50模型并将其部署到RK3568开发板上。首先介绍了ResNet50网络，该网络由何恺明等人于2015年提出，解决了传统卷积神经网络中的退化问题。项目使用车辆分类数据集进行训练，并提供了数据集下载链接。环境搭建部分详细描述了虚拟环境的创建和所需库的安装。训练过程中，通过`train.py`脚本进行了15轮训练，并可视化了训练和测试结果。最后，项目提供了将模型转换为ONNX和PT格式的方法，以便在RK3568上部署。
AI计算机视觉笔记二十一：PaddleOCR训练自定义数据集
在完成PaddleOCR环境搭建与测试后，本文档详细介绍如何训练自定义的车牌检测模型。首先，在`PaddleOCR`目录下创建`train_data`文件夹存放数据集，并下载并解压缩车牌数据集。接着，复制并修改配置文件`ch_det_mv3_db_v2.0.yml`以适应训练需求，包括设置模型存储目录、训练可视化选项及数据集路径。随后，下载预训练权重文件并放置于`pretrain_models`目录下，以便进行预测与训练。最后，通过指定命令行参数执行训练、断点续训、测试及导出推理模型等操作。
使用 NVIDIA NIM 在阿里云容器服务（ACK）中加速 LLM 推理
本文介绍了在阿里云容器服务 ACK 上部署 NVIDIA NIM，结合云原生 AI 套件和 KServe 快速构建高性能模型推理服务的方法。通过阿里云 Prometheus 和 Grafana 实现实时监控，并基于排队请求数配置弹性扩缩容策略，提升服务稳定性和效率。文章提供了详细的部署步骤和示例，帮助读者快速搭建和优化模型推理服务。
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