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【AI系统】AI芯片驱动智能革命
本课程深入解析AI模型设计演进，探讨AI算法如何影响AI芯片设计，涵盖CPU、GPU、FPGA、ASIC等主流AI芯片，旨在全面理解AI系统体系，适应后摩尔定律时代的技术挑战。
《C++ 人工智能模型邂逅云平台：集成之路的策略与要点全解析》
在数字化时代，C++凭借其高性能和资源效率，成为开发人工智能模型的重要工具。云平台则提供强大的计算能力、灵活的存储及便捷的服务部署，为AI模型的应用拓展创造条件。本文探讨了C++与云平台集成的关键策略，包括云平台选型、数据管理、模型部署、性能优化及安全防护，旨在构建高效、稳定的AI应用系统，推动技术革新。
Q2财报：连续四个季度增速上涨！
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深入剖析 Qwen2.5 - 32B 模型在 VLLM 上的单机三卡部署与运行
本文深入探讨了Qwen2.5 - 32B模型在VLLM框架上的部署过程，从模型下载、启动命令、资源占用分析到GPU资源分配及CUDA图应用，详述了大模型运行的挑战与优化策略，强调了硬件资源规划与技术调优的重要性。
探索大模型部署：基于 VLLM 和 ModelScope 与 Qwen2.5 在双 32G VGPU 上的实践之旅
本文介绍了使用 `VLLM` 和 `ModelScope` 部署 `Qwen2.5` 大模型的实践过程，包括环境搭建、模型下载和在双 32G VGPU 上的成功部署，展现了高性能计算与大模型结合的强大力量。
【AI系统】AI 系统与程序代码关系
本文探讨了AI系统与程序代码之间的关系，通过PyTorch实现LeNet5神经网络模型为例，详细介绍了AI训练流程原理、网络模型构建方法、算子实现的系统问题以及AI系统执行的具体计算过程。文章不仅解释了神经网络的前向传播和反向传播机制，还深入分析了算子在AI框架中的作用及其底层实现，包括卷积层的具体计算和优化问题。此外，文章对比了使用PyTorch与直接使用cuDNN+CUDA编程实现神经网络模型的差异，强调了AI框架在提高开发效率、自动化内存管理和实现自动微分等方面的重要性。
一文详解阿里云AI大基建
一文详解阿里云AI大基建
【AI系统】AI 发展驱动力
AI起源于20世纪50年代，经历起伏后，2016年AlphaGo的胜利重燃公众热情。实际上，AI技术早已在互联网公司广泛应用，如搜索引擎、广告推荐等。机器学习是实现AI的方法之一，深度学习则是机器学习的重要技术，通过神经网络实现。近年来，随着大数据积累、算法进步及算力增强，AI取得了显著成就，特别是在图像识别、自然语言处理等领域。AI系统的设计需考虑数据驱动、算法优化及高性能计算，以适应更大规模、更复杂的应用需求。
【AI系统】AI 基本理论奠定
AI的发展历程经历了萌芽兴奋期、蓬勃发展期和突破驱动繁荣期。从1950年代Warren McCulloch和Walter Pitts提出神经网络计算模型，到2012年AlexNet赢得ImageNet竞赛，再到2020年代的大模型时代，AI技术不断突破，模型结构日益复杂，参数量激增。这一过程中，硬件算力的提升和算法创新相互促进，共同推动了AI领域的繁荣发展。
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