本文深入分析了中央处理器(CPU)与图形处理器(GPU)的核心架构差异、计算范式特点、历史发展脉络及当前技术难点与未来趋势。研究发现，CPU采用冯·诺依曼架构，具备复杂控制单元和多级缓存，擅长顺序处理与分支预测，是通用计算的核心；而GPU基于SIMT ...

据 AIbase 报道，为了撼动英伟达在 AI 芯片领域的统治地位，Alphabet（谷歌母公司）正在推进一项名为“TorchTPU”的战略计划。该计划旨在显著提升其张量处理单元（TPU）芯片对 PyTorch 框架的兼容性，从而降低开发者从英伟达 GPU 切换至谷歌 TPU 的技术门槛和迁移成本。

是什么：CUDA 是 NVIDIA 开发的“翻译器+工具箱”。能把复杂的计算任务（比如矩阵乘法、神经网络运算）翻译成GPU能理解的指令。没有CUDA，GPU只能处理简单的图形渲染，无法参与深度学习的计算。 为什么需要：大模型的运算涉及海量数据并行计算（比如同时处理 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 随着NVIDIA不断推出基于新架构的GPU产品，机器学习框架需要相应地更新以支持这些硬件。本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，并详细分析了问题根源及其解决方案，以期为遇到类似情况的 ...

探索 PTX，这种用于 NVIDIA CUDA GPU 的汇编语言，它在实现向前兼容性方面的作用，以及其在 GPU 计算领域的重要性。 并行线程执行（Parallel Thread Execution，PTX）是 NVIDIA 的 CUDA GPU 计算平台的虚拟机指令集架构。自推出以来，PTX 在高层编程语言与 GPU 的硬件级操作之间 ...

快科技10月31日消息， 摩尔线程宣布，针对PyTorch深度学习框架的MUSA插件“Torch-MUSA”，迎来重大更新新版本v1.3.0，全面兼容PyTorch 2.2.0。 新版进一步提升了PyTorch在摩尔线程GPU MUSA架构上的模型性能与覆盖度，能更友好地支持模型迁移到摩尔线程GPU。 PyTorch是全球 ...

快科技10月31日消息，摩尔线程宣布，针对PyTorch深度学习框架的MUSA插件“Torch-MUSA”，迎来重大更新新版本v1.3.0，全面兼容PyTorch 2.2.0。 新版进一步提升了PyTorch在摩尔线程GPU MUSA架构上的模型性能与覆盖度，能更友好地支持模型迁移到摩尔线程GPU。 PyTorch是全球 ...

【导读】用英伟达的GPU，但可以不用CUDA？PyTorch官宣，借助OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理，可以实现和CUDA类似甚至更佳的性能。 试问，有多少机器学习小白曾被深度学习框架和CUDA的兼容问题所困扰？ 又有多少开发者曾因为频频闪烁的警报「CUDA版本 ...

【导读】用英伟达的GPU，但可以不用CUDA？PyTorch官宣，借助OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理，可以实现和CUDA类似甚至更佳的性能。 试问，有多少机器学习小白曾被深度学习框架和CUDA的兼容问题所困扰？ 又有多少开发者曾因为频频闪烁的警报「CUDA版本 ...

在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的 GPU 和 CUDA 是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖 CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。 虽然 CUDA 在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的 ...