openEuler操作系统环境：目标检测软件开发实操与性能评估
本文系统研究了在openEuler 22.03 LTS SP3上基于YOLOv8实现鸟类目标检测的全流程，涵盖环境搭建、模型训练、性能优化与容器化部署。实验表明，openEuler凭借内核优化与异构计算支持，在GPU加速下推理速度达142 FPS，资源占用降低18%以上，展现出卓越的AI任务处理能力。
手把手教你从零开始构建并训练你的第一个强化学习智能体：深入浅出Agent项目实战，带你体验编程与AI结合的乐趣
【10月更文挑战第1天】本文通过构建一个简单的强化学习环境，演示了如何创建和训练智能体以完成特定任务。我们使用Python、OpenAI Gym和PyTorch搭建了一个基础的智能体，使其学会在CartPole-v1环境中保持杆子不倒。文中详细介绍了环境设置、神经网络构建及训练过程。此实战案例有助于理解智能体的工作原理及基本训练方法，为更复杂应用奠定基础。首先需安装必要库：
```bash
pip install gym torch
```
接着定义环境并与之交互，实现智能体的训练。通过多个回合的试错学习，智能体逐步优化其策略。这一过程虽从基础做起，但为后续研究提供了良好起点。
PyTorch CUDA内存管理优化：深度理解GPU资源分配与缓存机制
本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制，特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因，并通过实际案例（如Llama 1B模型训练）展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术，显著提升了内存使用效率，减少了系统调用开销。此外，文章还介绍了高级优化方法，包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。
NVIDIA GPU Operator分析四：DCGM Exporter安装
背景我们知道，如果在Kubernetes中支持GPU设备调度，需要做如下的工作：节点上安装nvidia驱动节点上安装nvidia-docker集群部署gpu device plugin，用于为调度到该节点的pod分配GPU设备。除此之外，如果你需要监控集群GPU资源使用情况，你可能还需要安装DCCM exporter结合Prometheus输出GPU资源监控信息。要安装和管理这么多的组件，对于运维
