2023年阿里云GPU服务器租用价格表，附阿里云GPU服务器常见问题解答
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Ascend Extension for PyTorch是个what？
Ascend Extension for PyTorch 是针对华为昇腾处理器的PyTorch框架适配插件，旨在让PyTorch开发者能充分利用昇腾AI处理器的强大计算能力。此扩展通过最小化对原生PyTorch的改动，实现了对昇腾NPU的支持，包括动态图特性、自动微分等功能的完整继承，并提供了与原生PyTorch一致的使用体验。项目详情及源码可在昇腾社区获取。
MindIE推理采样后处理参数temperature和top_k的引发的精度问题
在MindIE跑Qwen系列模型推理时，发现当后处理参数top_k较大且temperature=2时，Ascend npu和gpu上均出现模型输出精度问题。原因在于temperature增大导致logits值差距缩小，softmax后概率接近，难以选到正确token。通过减小top_k或top_p可避免此问题。总结：后处理顺序为temperature > top_k > softmax > top_p，temperature越大，logits差距越小，易引发精度问题。
基于昇腾用PyTorch实现CTR模型DIN（Deep interest Netwok）网络
本文详细讲解了如何在昇腾平台上使用PyTorch训练推荐系统中的经典模型DIN（Deep Interest Network）。主要内容包括：DIN网络的创新点与架构剖析、Activation Unit和Attention模块的实现、Amazon-book数据集的介绍与预处理、模型训练过程定义及性能评估。通过实战演示，利用Amazon-book数据集训练DIN模型，最终评估其点击率预测性能。文中还提供了代码示例，帮助读者更好地理解每个步骤的实现细节。
关于小机 | 计算机百年趣味史（上）第8篇
小机即小型机（minicomputer），从名字上我们可以知道是体积会较小的机器，不过体积也是针对大机(mainframe)来说是，如果光从绝对体积上讲，那显然又不对。所以，小机是对特定时代一群类似机器的统称。我们来看下小机的关键历史。其历史时间是与大型机并行的。
DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
深度学习（Deep Learning, DL）或阶层学习（hierarchical learning）是机器学习的技术和研究领域之一，通过建立具有阶层结构的人工神经网络（Artifitial Neural Networks, ANNs），在计算系统中实现人工智能 。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选，因此深度学习具有表征学习（representation learning）能力 ，可以实现端到端的监督学习和非监督学习 。此外，深度学习也可参与构建强化学习（reinforcement learning）系统，形成深度强化学习 。