标签：CUDA
GPT-3与AI芯片革命：黄仁勋与DeepSeek的算力博弈
本文探讨了GPT-3与AI芯片革命的关系，聚焦黄仁勋在GPU和CUDA技术上的突破，以及DeepSeek在算力效率革命中的角色。文章分析了英伟达市值缩水的原因，揭示了开...
PyTorch与CUDA：AI时代的双剑合璧
本文深入探讨了PyTorch与CUDA在AI领域的关键作用，揭示了黄仁勋在GPU和CUDA技术上的突破，以及杨立昆在卷积神经网络和开源框架上的贡献。文章还强调了跨领域...
AlexNet：AI革命的起点与黄仁勋的英伟达传奇
本文深入探讨了AlexNet如何成为AI革命的起点，以及黄仁勋和英伟达在GPU和CUDA技术上的突破如何推动了深度学习的发展。文章还分析了英伟达的成功策略及其在AI...
C++在机器学习与深度学习中的关键作用
本文探讨了C++在机器学习与深度学习中的核心地位，尤其是在优化算法和深度学习实现中的应用。通过分析索尼软件开发团队的需求以及麻省理工学院的项目，揭示了...
CUDA与AI融合：深度学习优化的新前沿
本文探讨了CUDA在深度学习优化中的关键作用，特别是通过代数表达式定义机器学习模型并编译成PyTorch代码的创新方法。项目计划直接编译成低级CUDA和C++代码，...
代数定义与神经电路图：深度学习的新前沿
本文探讨了通过代数方式定义机器学习模型并将其编译成PyTorch代码的创新项目。该项目还计划使用代数表达式推导反向传播，并直接编译成低级CUDA和C++代码，旨...
从零到精通：30天掌握GPU编程的终极指南
本文提供了一个30天的GPU编程自学计划，帮助零基础学习者快速掌握CUDA和Triton，并将其应用于机器学习领域。计划强调早期实践、全面的主题覆盖、与PyTorch的...
CUDA的未来：从32位到64位的技术演进
随着英伟达逐步淘汰32位CUDA支持，新一代Blackwell架构GPU全面转向64位计算。本文将探讨这一技术变革对开发者和高性能计算领域的影响，以及如何应对兼容性挑战。
英伟达CUDA与cuDNN：AI计算生态的核心驱动力
本文深入探讨英伟达CUDA与cuDNN在AI计算生态中的核心作用，解析其如何通过全栈加速能力推动深度学习与AI技术的发展，并展望其在未来AI基础设施中的潜力。
ROCm技术发展与应用挑战：从硬件升级到AI加速的探索
本文探讨了ROCm技术在AI和高性能计算中的应用，特别是从硬件升级到软件框架的挑战。文章分析了ROCm与CUDA的对比，以及其在机器学习领域中的重要性，并讨论了...
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