扩散模型
本文详细介绍了扩散模型（Diffusion Models, DM），一种在计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展的生成模型。文章分为四部分：基本原理、处理过程、应用和代码实战。首先，阐述了扩散模型的两个核心过程：前向扩散（加噪）和逆向扩散（去噪）。接着，介绍了训练和生成的具体步骤。最后，展示了模型在图像生成、视频生成和自然语言处理等领域的广泛应用，并提供了一个基于Python和PyTorch的代码示例，帮助读者快速入门。
基于HPC场景的集群任务调度系统LSF/SGE/Slurm/PBS
在HPC场景中，集群任务调度系统是资源管理和作业调度的核心工具。LSF、SGE、Slurm和PBS是主流调度系统。LSF适合大规模企业级集群，提供高可靠性和混合云支持；SGE为经典开源系统，适用于中小规模集群；Slurm成为HPC领域事实标准，支持多架构和容器化；PBS兼具商业和开源版本，擅长拓扑感知调度。选型建议：超大规模科研用Slurm，企业生产环境用LSF/PBS Pro，混合云需求选LSF/PBS Pro，传统小型集群用SGE/Slurm。当前趋势显示Slurm在TOP500系统中占比超60%，而商业系统在金融、制造等领域保持优势。
Batch Size对神经网络训练的影响
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。
AVX2指令集简介和代码示例
这篇文章介绍了AVX2指令集，它是Intel在2013年为提高处理器并行计算能力引入的SIMD技术。AVX2增强了整数运算，包括256位操作和位操作，还提供了FMA指令及更多广播和转换功能。与AVX相比，AVX2在图像处理和媒体编码等领域有显著优势。文章通过一个C代码示例展示了如何使用AVX2进行向量加法，并提醒编译时需确保支持AVX2指令集。
【AI系统】SIMD & SIMT 与芯片架构
本文深入解析了SIMD（单指令多数据）与SIMT（单指令多线程）的计算本质及其在AI芯片中的应用，特别是NVIDIA CUDA如何实现这两种计算模式。SIMD通过单指令对多个数据进行操作，提高数据并行处理能力；而SIMT则在GPU上实现了多线程并行，每个线程独立执行相同指令，增强了灵活性和性能。文章详细探讨了两者的硬件结构、编程模型及硬件执行模型的区别与联系，为理解现代AI计算架构提供了理论基础。