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。
《深度解析：自注意力卷积神经网络的原理与卓越优势》
自注意力卷积神经网络融合了自注意力机制和卷积神经网络的优势，通过在特征图上动态分配注意力权重，捕捉长距离依赖关系。它不仅提升了局部特征提取能力，还能更好地理解全局结构与语义信息，在图像识别、自然语言处理等任务中表现出色。此外，该模型计算效率高、灵活性强、适应性广，并且易于扩展与其他技术结合，具有广泛的应用前景。
图机器学习调研洞察：PyG与DGL
图神经网络（GNN）是人工智能领域的研究热点，广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示，DGL性能最优、内存占用最低，PyG次之。在AI for Science领域，PyG应用更广泛，尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式，保留图结构；PyG则采用Tensor Centric方式，适合小图场景。
一文了解火爆的DeepSeek R1 | AIGC
DeepSeek R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习的开源推理模型，无需依赖监督微调或人工标注数据。它在数学、代码和自然语言推理任务上表现出色，具备低成本、高效率和多语言支持等优势，广泛应用于教育辅导、金融分析等领域。DeepSeek R1通过长链推理、多语言支持和高效部署等功能，显著提升了复杂任务的推理准确性，并且其创新的群体相对策略优化（GRPO）算法进一步提高了训练效率和稳定性。此外，DeepSeek R1的成本低至OpenAI同类产品的3%左右，为用户提供了更高的性价比。