PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南
深度学习模型规模激增，如Llama 3.1达4050亿参数，单卡训练需数百年。并行计算通过多GPU协同解决此问题。本文详解PyTorch的分布式数据并行（DDP），涵盖原理、通信机制与代码实战，助你高效实现多卡训练。
《AMD显卡游戏适配手册：解决画面闪烁、着色器编译失败的核心技术指南》
本文聚焦游戏跨显卡适配中的典型痛点，针对NVIDIA显卡运行流畅、AMD显卡却出现画面闪烁、着色器编译失败等问题，深度拆解底层成因与根治方案。文章指出，问题核心源于AMD与NVIDIA的硬件架构（SIMD/SIMT）、指令集支持、驱动优化方向的本质差异，以及开发时单一显卡适配的思维惯性。通过驱动版本精准选型与残留清理、着色器编译规则降级兼容与分卡预编译、纹理压缩格式与渲染设置针对性调整、双显卡同步测试与长效迭代体系搭建等六大核心逻辑，提供从底层技术优化到实操落地的全流程指南。
“先导杯”上的三张面孔，照亮了国产AI生态的未来
2025年，中科曙光携手产业链发布国内首个AI计算开放架构，并推出全球首款640卡超节点，推动国产智算从架构走向落地。人才短缺成生态发展瓶颈，而“先导杯”六年来以“教学训赛”模式，连接产业与高校，培养具备实战能力的AI新生力量，填补人才断层，助力中国AI生态迈向自主可控新阶段。
不懂 Attention 不算懂 AI？十大奠基论文（一）：一文读懂《Attention Is All You Need》
摘要 《Attention Is All You Need》论文开创性地提出Transformer架构，彻底改变了自然语言处理领域的技术路径。该论文解决了传统RNN/CNN模型的三大痛点：通过自注意力机制实现全局语义捕捉，摆脱了序列处理的低效性；多头注意力设计支持并行计算，大幅提升训练效率；缩放点积注意力有效解决长距离依赖问题。Transformer的核心创新包括：1）完全基于注意力机制取代循环结构；2）编码器-解码器堆叠架构；3）残差连接和层归一化优化训练稳定性。这一架构为GPT、BERT等大模型奠定了基
代码示例说明如何通过线程池实现有返回值的多线程编程
通过Callable和Future结合线程池，实现有返回值的多线程编程。Callable定义带返回值的任务，submit提交后返回Future对象，调用get()可获取结果并处理异常。支持单任务与多任务并发，适用于数据并行计算等场景，提升执行效率。
亚洲唯一，阿里云无影跃居Gartner® DaaS魔力象限挑战者
Gartner发布了2025年《DaaS魔力象限》(Magic Quadrant™ for Desktop as a Service)报告，阿里云连续三年入选并首次跻身至“挑战者”象限，凭借旗下无影云电脑在球合规运营能力、自主技术栈优势和持续创新的场景化解决方案等优势，尤其在亚太、欧洲及南美等新兴市场获得广泛认可。