# GPU云服务器 #
1
关注
7914内容
一文搞懂 GPU 共享方案： NVIDIA Time Slicing
本文主要分享 GPU 共享方案，包括如何安装、配置以及使用，最后通过分析源码了 TImeSlicing 的具体实现。通过配置 TImeSlicing 可以实现 Pod 共享一块物理 GPU，以提升资源利用率。
阿里云服务器X86/ARM/GPU/裸金属/超算五大架构技术特点、场景适配参考
在云计算技术飞速发展的当下，云计算已经渗透到各个行业，成为企业数字化转型的关键驱动力。选择合适的云服务器架构对于提升业务效率、降低成本至关重要。阿里云提供了多样化的云服务器架构选择，包括X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器以及高性能计算等。本文将深入解析这些架构的特点、优势及适用场景，以供大家了解和选择参考。
阿里云GPU服务器gn6v、gn7i、gn6i性能特点、区别及选择参考
阿里云GPU云服务器产品线凭借其强大的计算能力和广泛的应用价值，在这些领域中发挥着举足轻重的作用。阿里云GPU云服务器能够为各类复杂的计算任务提供高效、稳定的计算支持，助力企业和开发者在技术创新和业务拓展的道路上加速前行。本文将详细介绍阿里云GPU云服务器中的gn6v、gn7i、gn6i三个实例规格族的性能特点、区别及选择参考，帮助用户根据自身需求选择合适的GPU云服务器实例。
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。
阿里云X86/ARM/GPU/裸金属/超算等五大服务器架构技术特点、场景适配与选型策略
在我们选购阿里云服务器的时候，云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算可选，有的用户并不清楚他们之间有何区别。本文将深入解析这些架构的特点、优势及适用场景，帮助用户更好地根据实际需求做出选择。
8.6K star！完全免费+本地运行+无需GPU，这款AI搜索聚合神器绝了！
FreeAskInternet是一款革命性的开源项目，它完美结合了多引擎搜索和智能语言模型，让你在不联网、不花钱、不暴露隐私的情况下，获得媲美ChatGPT的智能问答体验。这个项目最近在GitHub上狂揽8600+星，被开发者称为"本地版Perplexity"。
斯坦福黑科技让笔记本GPU也能玩转AI视频生成！FramePack：压缩输入帧上下文长度！仅需6GB显存即可生成高清动画
斯坦福大学推出的FramePack技术通过压缩输入帧上下文长度，解决视频生成中的"遗忘"和"漂移"问题，仅需6GB显存即可在普通笔记本上实时生成高清视频。
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。
免费试用