一文快速读懂Transformer
Transformer模型近年来成为自然语言处理（NLP）领域的焦点，其强大的特征提取能力和并行计算优势在众多任务中取得显著效果。本文详细解读Transformer的原理，包括自注意力机制和编码器-解码器结构，并提供基于PyTorch的代码演示，展示了其在文本分类等任务中的应用。
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。
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。
GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA
在高性能计算和深度学习领域，GPU已成为关键工具。然而，随着模型复杂度和数据量的增加，单个GPU难以满足需求，多GPU甚至多服务器协同工作成为常态。本文探讨了三种主要的GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink和RDMA。GPUDirect通过绕过CPU实现GPU与设备直接通信；NVLink提供高速点对点连接和支持内存共享；RDMA则在网络层面实现直接内存访问，降低延迟。这些技术各有优势，适用于不同场景，为AI和高性能计算提供了强大支持。