CUDA重大更新：原生Python可直接编写高性能GPU程序
NVIDIA在2025年GTC大会上宣布CUDA并行计算平台正式支持原生Python编程，消除了Python开发者进入GPU加速领域的技术壁垒。这一突破通过重新设计CUDA开发模型，引入CUDA Core、cuPyNumeric、NVMath Python等核心组件，实现了Python与GPU加速的深度集成。开发者可直接用Python语法进行高性能并行计算，显著降低门槛，扩展CUDA生态，推动人工智能、科学计算等领域创新。此更新标志着CUDA向更包容的语言生态系统转型，未来还将支持Rust、Julia等语言。
《打破枷锁：Python多线程GIL困境突围指南》
全局解释器锁（GIL）是CPython解释器中的一项机制，旨在简化内存管理，但同时也限制了多线程并行性能，尤其是在多核处理器上。本文深入剖析GIL的本质及其对CPU密集型任务的局限性，同时探讨突破GIL限制的有效策略，包括多进程编程、C扩展模块、异步编程以及第三方库的应用。通过合理选择这些方法，开发者可以在不同场景下优化Python程序性能，充分发挥硬件潜力，实现高效并发编程。
从多维度解构 Lead Time：定义、应用与优化策略
当我们谈论lead time时，往往会发现这个词在不同领域的定义存在细微差异。这种现象并非偶然，而是源于其本质的抽象性与适用场景的多样性。为了深入理解这一概念，我们需要从底层逻辑出发，通过跨领域的对比分析和实际案例验证，逐步揭示其核心内涵。
NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署
阿里巴巴近期开源了通义千问Qwen3大语言模型（LLM），包含两款混合专家模型（MoE）235B-A22B与30B-A3B，以及六款稠密模型（Dense）从0.6B到32B不等。开发者可基于NVIDIA GPU使用TensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLLM等框架高效部署Qwen3系列模型，实现快速词元生成和生产级应用开发。
在AMD GPU上部署AI大模型：从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
本文详细介绍了在AMD硬件上构建大型语言模型（LLM）推理环境的全流程。以RX 7900XT为例，通过配置ROCm平台、部署Ollama及Open WebUI，实现高效本地化AI推理。尽管面临技术挑战，但凭借高性价比（如700欧元的RX 7900XT性能接近2200欧元的RTX 5090），AMD方案成为经济实用的选择。测试显示，不同规模模型的推理速度从9到74 tokens/秒不等，满足交互需求。随着ROCm不断完善，AMD生态将推动AI硬件多元化发展，为个人与小型组织提供低成本、低依赖的AI实践路径。
企业内训｜智能驾驶与智能座舱技术——某汽车厂商
本课程系统讲解智能汽车两大核心领域技术架构与实现路径。课程涵盖智能驾驶感知层（激光雷达/毫米波雷达/视觉融合）、决策规划（A*/RRT算法与端到端模型）及高精地图定位（SLAM与无图方案），解析智能座舱系统演化（IVI/AR-HUD多屏交互）及硬件软件架构（高通芯片选型/QNX/鸿蒙车机）。
uv找不到Python头文件的解决方案
最近在微调LLM的时候，我发现使用uv构建的环境，有时候会找不到Python.h，导致一些库报错，如`fatal error: Python.h: No such file or directory`。通过设置`python-preference`可以解决。
如何用 esProc 将数据库表转储提速查询
当数据库查询因数据量大或繁忙变慢时，可借助 esProc 将数据导出为文件进行计算，大幅提升性能。以 MySQL 的 3000 万行订单数据为例，两个典型查询分别耗时 17.69s 和 63.22s。使用 esProc 转储为二进制行存文件 (btx) 或列存文件 (ctx)，结合游标过滤与并行计算，性能显著提升。例如，ctx 并行计算将原查询时间缩短至 0.566s，TopN 运算提速达 30 倍。esProc 的简洁语法和高效文件格式，特别适合历史数据的复杂分析场景。