弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界
企业级GPU云服务基于云计算技术，为企业提供强大的GPU资源，无需自购硬件。它广泛应用于人工智能、大数据、3D建模、动画制作、GIS及医疗影像等领域，加速深度学习训练、图形处理和科学计算，提升效率并降低成本。企业可按需获取计算资源，灵活应对业务高峰，优化成本结构，推动业务发展。
NPU上运行onnxruntime
在Ascend环境下使用onnxruntime推理时，若安装了GPU版本的onnxruntime（`onnxruntime-gpu`），可能会因缺少CUDA组件报错。正确做法是卸载`onnxruntime-gpu`，并根据官方文档适配NPU，通过源码构建支持CANN的onnxruntime whl包。具体步骤为克隆onnxruntime源码，使用`--use_cann`参数构建，并安装生成的whl包。最后，配置CANNExecutionProvider进行推理。
基于 Megatron 的多模态大模型训练加速技术解析
Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术
全面提升Python性能的十三种优化技巧
通过应用上述十三种优化技巧，开发者可以显著提高Python代码的执行效率和性能。每个技巧都针对特定的性能瓶颈进行优化，从内存管理到并行计算，再到使用高效的数值计算库。这些优化不仅能提升代码的运行速度，还能提高代码的可读性和可维护性。希望这些技巧能帮助开发者在实际项目中实现更高效的Python编程。
Claude 3.7登顶webdev榜首，国内怎么使用Claude 3.7
Claude 3.7 登顶 Webdev 榜首,Claude 3.7 Sonnet 以 1363.7 分的竞技场评分位列榜首，远超第二名。相比前代，它在数学与编码能力上提升显著，尤其在代理编码测试中准确率达 62.3%，工具交互测试中达 81.2% 的 SOTA 表现。支持 128k Token 输入，上下文处理能力提升 16 倍，并引入扩展思考模式，大幅提升复杂任务解决效率。
Claude 3.7 是 Anthropic 推出的新一代 LLM，具备卓越的推理和编程能力。国内用户可参考特定指南注册使用。