在AMD GPU上部署AI大模型：从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
本文详细介绍了在AMD硬件上构建大型语言模型（LLM）推理环境的全流程。以RX 7900XT为例，通过配置ROCm平台、部署Ollama及Open WebUI，实现高效本地化AI推理。尽管面临技术挑战，但凭借高性价比（如700欧元的RX 7900XT性能接近2200欧元的RTX 5090），AMD方案成为经济实用的选择。测试显示，不同规模模型的推理速度从9到74 tokens/秒不等，满足交互需求。随着ROCm不断完善，AMD生态将推动AI硬件多元化发展，为个人与小型组织提供低成本、低依赖的AI实践路径。
【AI系统】SIMD & SIMT 与芯片架构
本文深入解析了SIMD（单指令多数据）与SIMT（单指令多线程）的计算本质及其在AI芯片中的应用，特别是NVIDIA CUDA如何实现这两种计算模式。SIMD通过单指令对多个数据进行操作，提高数据并行处理能力；而SIMT则在GPU上实现了多线程并行，每个线程独立执行相同指令，增强了灵活性和性能。文章详细探讨了两者的硬件结构、编程模型及硬件执行模型的区别与联系，为理解现代AI计算架构提供了理论基础。
一文详解容器面向大模型与AI Agent的技术变革
在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。
容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技术形态需随之演进。
基于这一背景，本文将围绕大规模数据处理、模型训练、模型推理与AI Agent四个关键阶段，探讨AI场景对容器的核心需求，以及容器如何在各环节实现技术演进与升级。
2025年NVIDIA RTX 4090云服务器租赁价格与选型指南
本文探讨了在主流云服务商尚未提供RTX 4090实例的背景下，如何选择高性能GPU服务器。分析了市场现状、替代方案性能，并推荐阿里云的GN7i（NVIDIA A10）、GN6v（NVIDIA V100）等实例，提供了成本优化策略与选型建议，确保用户在AI训练、图形渲染等场景中实现效率和成本的最佳平衡。
一键抠图有多强？19Kstar 的 Rembg 开源神器，5 大实用场景颠覆想象！
Rembg是一款基于Python的开源抠图工具，利用深度学习模型（U-Net/U-2-Net）实现高质量背景移除。它支持命令行、Python API、服务端API及插件等多种形式，适用于电商商品图、社交头像优化、设计项目图像等场景。凭借高精准度、即插即用特性和全面生态，Rembg在GitHub上已获19.1K星，成为开发者社区中的热门工具。其本地部署特性确保数据隐私，适合专业与商业环境使用。项目地址：https://github.com/danielgatis/rembg。
分析对比大模型OCR、传统OCR和深度学习OCR
OCR技术近年来迅速普及，广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景，极大提升了便利性。其发展历程从传统方法（基于模板匹配和手工特征设计）到深度学习（采用CNN、LSTM等自动学习高级语义特征），再到大模型OCR（基于Transformer架构，支持跨场景泛化和少样本学习）。每种技术在特定场景下各有优劣：传统OCR适合实时场景，深度学习OCR精度高但依赖大量数据，大模型OCR泛化能力强但训练成本高。未来，大模型OCR将结合多模态预训练，向通用文字理解方向发展，与深度学习OCR形成互补生态，最大化平衡成本与性能。
