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42_大语言模型的计算需求：从GPU到TPU
随着2025年大语言模型技术的持续突破和规模化应用，计算资源已成为推动AI发展的关键驱动力。从最初的CPU计算，到GPU加速，再到专用AI加速器的崛起，大语言模型的计算需求正在重塑全球数据中心的基础设施架构。当前，全球AI半导体市场规模预计在2027年将达到2380亿美元（基本情境）甚至4050亿美元（乐观情境），这一增长背后，是大语言模型对计算能力、内存带宽和能效比的极致追求。
以Lama Cleaner的AI去水印工具理解人工智能中经常会用到GPU来计算的CUDA是什么？ 优雅草-卓伊凡
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阿里云gpu云服务器收费价格，热门实例简介和最新按量、1个月、1年收费标准参考
在阿里云所有gpu云服务器实例规格中，计算型gn5、gn6i、gn6v、gn7i和最新推出的gn8is、gn8v-tee等实例规格是其中比较热门的gpu云服务器实例。阿里云gpu云服务器最新租用价格参考，适合AI推理/训练的16核60G+1张A10 24G显存（gn7i-c16g1.4xlarge），按量优惠价1.9/小时起。本文为大家展示阿里云gpu云服务器中gn5、gn6i等热门实例规格的主要性能和适用场景以及最新按量和1个月、1年收费标准，以供参考。
迈向可编程观测：在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
本文旨在梳理作者学习路径，带领读者共同探索 GPU Kernel 性能分析从宏观到微观的技术演进。
服务器核心组件：CPU 与 GPU 的核心区别、应用场景、协同工作
CPU与GPU在服务器中各司其职：CPU擅长处理复杂逻辑，如订单判断、网页请求；GPU专注批量并行计算，如图像处理、深度学习。二者协同工作，能大幅提升服务器效率，满足多样化计算需求。
GPU集群扩展：Ray Serve与Celery的技术选型与应用场景分析
Ray Serve与Celery对比：Ray Serve适用于低延迟、高并发的GPU推理服务，支持资源感知调度；Celery适合CPU密集型的离线批处理，具备成熟的任务队列机制。两者设计理念不同，适用场景各异，可根据任务类型灵活选型。
硅谷GPU云托管：驱动AI革命的下一代计算基石
在人工智能与高性能计算席卷全球的今天，硅谷作为科技创新的心脏，正通过GPU云托管服务重新定义计算能力的边界。无论您是初创公司的机器学习工程师，还是跨国企业的研究团队，硅谷GPU云托管已成为实现突破性创新的关键基础设施。
魔搭勋章权益全面升级，免费工位+魔搭周边+GPU时长…统统安排！
亲爱的搭搭搭塔子们～（不是）你听说了吗？现在魔搭社区要给每一位搭友发！福！利！
GPU云存储性能：加速AI与高性能计算的关键
在人工智能（AI）、机器学习（ML）和高性能计算（HPC）飞速发展的今天，数据存储和处理的效率已成为决定项目成败的关键因素。传统的云存储方案往往无法满足GPU密集型工作负载的需求，而GPU云存储性能的优化正成为企业提升计算效率、降低延迟的核心突破口。本文将深入探讨GPU云存储性能的重要性、关键技术及优化策略，助您在数据驱动的竞争中占据先机。
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