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迈向可编程观测：在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
本文旨在梳理作者学习路径，带领读者共同探索 GPU Kernel 性能分析从宏观到微观的技术演进。
服务器核心组件：CPU 与 GPU 的核心区别、应用场景、协同工作
CPU与GPU在服务器中各司其职：CPU擅长处理复杂逻辑，如订单判断、网页请求；GPU专注批量并行计算，如图像处理、深度学习。二者协同工作，能大幅提升服务器效率，满足多样化计算需求。
GPU集群扩展：Ray Serve与Celery的技术选型与应用场景分析
Ray Serve与Celery对比：Ray Serve适用于低延迟、高并发的GPU推理服务，支持资源感知调度；Celery适合CPU密集型的离线批处理，具备成熟的任务队列机制。两者设计理念不同，适用场景各异，可根据任务类型灵活选型。
硅谷GPU云托管：驱动AI革命的下一代计算基石
在人工智能与高性能计算席卷全球的今天，硅谷作为科技创新的心脏，正通过GPU云托管服务重新定义计算能力的边界。无论您是初创公司的机器学习工程师，还是跨国企业的研究团队，硅谷GPU云托管已成为实现突破性创新的关键基础设施。
魔搭勋章权益全面升级，免费工位+魔搭周边+GPU时长…统统安排！
亲爱的搭搭搭塔子们～（不是）你听说了吗？现在魔搭社区要给每一位搭友发！福！利！
GPU云存储性能：加速AI与高性能计算的关键
在人工智能（AI）、机器学习（ML）和高性能计算（HPC）飞速发展的今天，数据存储和处理的效率已成为决定项目成败的关键因素。传统的云存储方案往往无法满足GPU密集型工作负载的需求，而GPU云存储性能的优化正成为企业提升计算效率、降低延迟的核心突破口。本文将深入探讨GPU云存储性能的重要性、关键技术及优化策略，助您在数据驱动的竞争中占据先机。
阿里云GPU云服务器深度评测：算力怪兽如何重塑AI与图形处理的未来？
在AI与高性能计算需求激增的今天，传统CPU已难满足“暴力计算”需求。阿里云GPU云服务器依托NVIDIA顶级显卡算力，结合专为GPU优化的神行工具包（DeepGPU），为深度学习、科学计算、图形渲染等领域提供高效、弹性的算力支持。本文全面解析其产品优势、工具链及六大真实应用场景，助你掌握AI时代的算力利器。
阿里云GPU云服务器简介：优势场景价详解，最新收费标准与活动价格参考
阿里云GPU云服务器怎么样？阿里云GPU结合了GPU计算力与CPU计算力，主要应用于于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景，现在购买有包月5折包年4折起等优惠，GPU 计算型 gn6i实例4核15G包月优惠价1681.00元/1个月起，包年16141.80元/1年起；GPU 计算型 gn6v实例8核32G包月优惠价3817.00元/1个月起，包年36647.40元/1起等。本文为您详细介绍阿里云GPU云服务器产品优势、应用场景以及最新活动价格。
MXFP4量化：如何在80GB GPU上运行1200亿参数的GPT-OSS模型
GPT-OSS通过MXFP4量化技术实现1200亿参数模型在单个80GB GPU上的高效运行，将权重压缩至每参数4.25位，大幅降低内存需求，同时保持高精度和竞争力的基准性能，为大规模模型部署提供了新思路。
《WebGPU资源同步屏障效率提升10大实用技巧》
本文针对前端WebGPU资源同步屏障的效率优化，提出10个实用技巧。从精准匹配屏障类型、合并相邻屏障，到利用子资源范围缩小同步域、延迟屏障触发以并行执行无依赖任务，再到避免跨队列屏障、复用参数、按资源生命周期调整策略等，覆盖同步设计、资源管理、硬件适配多维度。同时强调通过监控屏障耗时定位瓶颈，结合硬件特性差异化适配。这些技巧需结合应用场景灵活组合，核心是在数据安全与GPU性能释放间找平衡，为前端WebGPU应用（如3D渲染、AI推理）突破性能瓶颈提供技术支撑，也深化对WebGPU底层并行模型的理解。
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