JAX快速上手:从NumPy到GPU加速的Python高性能计算库入门教程
JAX是Google开发的高性能数值计算库,旨在解决NumPy在现代计算需求下的局限性。它不仅兼容NumPy的API,还引入了自动微分、GPU/TPU加速和即时编译(JIT)等关键功能,显著提升了计算效率。JAX适用于机器学习、科学模拟等需要大规模计算和梯度优化的场景,为Python在高性能计算领域开辟了新路径。
GPU 降成本免运维,睿观 AI 助手选择函数计算
从跨境电商 ERP 到“睿观 AI 助手”,阿里云函数计算的支持下,深圳三态股份利用 AI 技术快速完成专利、商标、版权等多维度的侵权风险全面扫描。结合函数计算实现弹性算力支持,降低成本并提升效率,实现业务的快速发展。
《深入解析:如何通过CSS集成WebGPU实现高级图形效果》
CSS与WebGPU的结合,如同规则与力量的完美交融,在虚拟空间中编织出超越现实的数字灵境。CSS以细腻笔触塑造秩序与美学,WebGPU则注入磅礴算力,打破物理限制,创造沉浸式体验。两者共生,让网页图形艺术突破边界:导航栏化为液态金属,图片如清泉流淌,多维空间交织奇幻景象。通过传感技术和AI算法,图形可感知用户情绪并实时响应,带来深度情感共鸣。开发者成为数字世界的建筑师与艺术家,将创意转化为鲜活的虚拟现实,重新定义人与数字空间的互动方式。这是一场技术与艺术的跨界革命,开启无限可能的未来创作范式。
CUDA重大更新:原生Python可直接编写高性能GPU程序
NVIDIA在2025年GTC大会上宣布CUDA并行计算平台正式支持原生Python编程,消除了Python开发者进入GPU加速领域的技术壁垒。这一突破通过重新设计CUDA开发模型,引入CUDA Core、cuPyNumeric、NVMath Python等核心组件,实现了Python与GPU加速的深度集成。开发者可直接用Python语法进行高性能并行计算,显著降低门槛,扩展CUDA生态,推动人工智能、科学计算等领域创新。此更新标志着CUDA向更包容的语言生态系统转型,未来还将支持Rust、Julia等语言。