GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA
在高性能计算和深度学习领域，GPU已成为关键工具。然而，随着模型复杂度和数据量的增加，单个GPU难以满足需求，多GPU甚至多服务器协同工作成为常态。本文探讨了三种主要的GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink和RDMA。GPUDirect通过绕过CPU实现GPU与设备直接通信；NVLink提供高速点对点连接和支持内存共享；RDMA则在网络层面实现直接内存访问，降低延迟。这些技术各有优势，适用于不同场景，为AI和高性能计算提供了强大支持。
Transformer图解以及相关的概念解析
前言
transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架，同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型，所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。
transformer概述
Transformer模型来自论文Attention Is All You Need。
在论文中最初是为了提高机器翻译的效率，它使用了Self-Attention机制和Position Encoding去替代RNN。后来大家发现Self-Attention的效果很好，并且在其它的地
AI计算机视觉笔记十八：Swin Transformer目标检测环境搭建
本文详细记录了Swin Transformer在AutoDL平台上的环境搭建与训练过程。作者从租用GPU实例开始，逐步介绍了虚拟环境的创建、PyTorch安装、mmcv及mmdetection的配置，并解决了安装过程中遇到的各种问题，如cython版本冲突等。最后，通过修改代码实现目标检测结果的保存。如需了解更多细节或获取完整代码，请联系作者。原文链接：[原文链接]（请在此处插入原文链接）。
AI计算机视觉笔记三十一：基于UNetMultiLane的多车道线等识别
该项目基于开源数据集 VIL100 实现了 UNetMultiLane，用于多车道线及车道线类型的识别。数据集中标注了六个车道的车道线及其类型。项目详细记录了从环境搭建到模型训练与测试的全过程，并提供了在 CPU 上进行训练和 ONNX 转换的代码示例。训练过程约需 4 小时完成 50 个 epoch。此外，还实现了视频检测功能，可在视频中实时识别车道线及其类型。
探索操作系统的心脏：内核深度解析
在数字世界的每一次跳动中，都能感受到一个强大而隐形的力量在默默支撑着一切——这就是操作系统的内核。本文将带你走进这个神秘而又强大的核心世界，从内核的设计哲学到它的架构布局，再到它如何与硬件、软件协同工作，以及面对现代挑战时的应对策略。我们将一起探索那些让操作系统能够高效、安全运行的秘密，解锁内核的奥秘，理解它对整个计算生态的重要性。准备好跟随我们的脚步，深入操作系统的核心，一窥究竟吧！
JUC工具类: CyclicBarrier详解
`CyclicBarrier`是并发编程领域一个非常实用的同步辅助类，适用于并行任务场景，它提供了一种简便的线程同步机制。正确地理解和使用这个工具，对开发者来说，可以大大简化并行处理逻辑的复杂度，增强代码的健壮性与可维护性。
量子计算破晓：从理论到应用的飞跃
【9月更文挑战第5天】量子计算的破晓标志着计算技术的新时代已经到来。从理论到应用的飞跃不仅将彻底改变我们的计算方式，还将深刻影响科学研究、工程技术、金融分析等多个领域的发展。尽管目前仍面临诸多技术和理论上的挑战，但随着技术的不断进步和应用的不断拓展，我们有理由相信量子计算将在未来成为推动人类社会进步的重要力量。让我们共同期待这一科技奇迹的绽放吧！