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K8S 部署 Deepseek 要 3 天？别逗了！Ollama+GPU Operator 1 小时搞定
最近一年我都在依赖大模型辅助工作，比如 DeepSeek、豆包、Qwen等等。线上大模型确实方便，敲几个字就能生成文案、写代码、做表格，极大提高了效率。但对于企业来说：公司内部数据敏感、使用外部大模型会有数据泄露的风险。
119K star！无需GPU轻松本地部署多款大模型，DeepSeek支持！这个开源神器绝了
"只需一行命令就能在本地运行Llama 3、DeepSeek-R1等前沿大模型，支持Windows/Mac/Linux全平台，这个开源项目让AI开发从未如此简单！"
PyTorch CUDA内存管理优化：深度理解GPU资源分配与缓存机制
本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制，特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因，并通过实际案例（如Llama 1B模型训练）展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术，显著提升了内存使用效率，减少了系统调用开销。此外，文章还介绍了高级优化方法，包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。
英伟达新一代GPU架构（50系列显卡）PyTorch兼容性解决方案
本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，分析其根源为预编译二进制文件不支持sm_120架构，并提出解决方案：使用PyTorch Nightly版本、更新CUDA工具包至12.8。通过清理环境并安装支持新架构的组件，成功解决兼容性问题。文章总结了深度学习环境中硬件与框架兼容性的关键策略，强调Nightly构建版本和环境一致性的重要性，为开发者提供参考。
谷歌DeepMind联手牛津推出Bolt3D：AI秒速3D建模革命！单GPU仅需6秒生成3D场景
牛津大学与谷歌联合推出的Bolt3D技术，能在单个GPU上仅用6.25秒从单张或多张图像生成高质量3D场景，基于高斯溅射和几何多视角扩散模型，为游戏、VR/AR等领域带来革命性突破。
轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配部署指南
随着AI技术发展，大语言模型成为产业智能化的关键工具。DeepSeek系列模型以其创新架构和高效性能备受关注，其中R1-1.5B作为参数量最小的版本，适合资源受限场景。其部署仅需4核CPU、8GB RAM及15GB SSD，适用于移动对话、智能助手等任务。相比参数更大的R1-35B与R1-67B+，R1-1.5B成本低、效率高，支持数学计算、代码生成等多领域应用，是个人开发者和初创企业的理想选择。未来，DeepSeek有望推出更多小型化模型，拓展低资源设备的AI生态。
阿里云服务器租用费用价格表：2025最新轻量+ECS+GPU优惠1年、1个月和1小时报价单
阿里云服务器租用费用价格表涵盖2025年最新轻量应用服务器、ECS云服务器及GPU服务器优惠报价。轻量应用服务器2核2G配置，一年仅68元（秒杀38元），适合个人开发者；ECS云服务器提供多种规格，如2核2G经济型99元/年、2核4G企业专享199元/年。高性能实例如4核16G游戏服务器70元/月，8核32G为160元/月。GPU服务器方面，T4计算卡4核15G配置低至1878.4元/月。此外，阿里云支持按小时计费，灵活满足不同需求。续费优惠政策明确，长周期享更高折扣，具体以官方页面为准。
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践
本文探讨了如何通过技术手段混合使用AMD与NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布式训练。面对CUDA与ROCm框架互操作性不足的问题，文章提出利用UCC和UCX等统一通信框架实现高效数据传输，并在异构Kubernetes集群中部署任务。通过解决轻度与强度异构环境下的挑战，如计算能力不平衡、内存容量差异及通信性能优化，文章展示了如何无需重构代码即可充分利用异构硬件资源。尽管存在RDMA验证不足、通信性能次优等局限性，但该方案为最大化GPU资源利用率、降低供应商锁定提供了可行路径。源代码已公开，供读者参考实践。
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。
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