大模型落地核心拆解：训练、算力硬件与真实落地瓶颈全解析
本文深度剖析大模型落地核心难点：厘清训练与推理的本质区别，揭秘算力真相（显存/带宽/通信比FLOPS更关键），对比CPU/GPU/TPU/NPU选型逻辑，并直击“爆显存”“多卡拖慢”等真实瓶颈。助你从调API进阶到底层实战。（239字）
阿里云GPU服务器租用Nvidia和AMD性能价格详解
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GPU云服务器价格_GPU云计算_异构计算_弹性计算-阿里云
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机器学习入门-Colab环境
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。
新手入门：DGL在昇腾上的安装问题
本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL（Deep Graph Library）的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构，接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性，从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题，通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外，针对NPU芯片适配，重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。
42_大语言模型的计算需求：从GPU到TPU
随着2025年大语言模型技术的持续突破和规模化应用，计算资源已成为推动AI发展的关键驱动力。从最初的CPU计算，到GPU加速，再到专用AI加速器的崛起，大语言模型的计算需求正在重塑全球数据中心的基础设施架构。当前，全球AI半导体市场规模预计在2027年将达到2380亿美元（基本情境）甚至4050亿美元（乐观情境），这一增长背后，是大语言模型对计算能力、内存带宽和能效比的极致追求。
【AI系统】超异构计算
本文探讨了计算机架构发展的黄金十年，重点介绍了异构计算和超异构计算的概念及其在AI芯片发展中的应用。文章首先回顾了AI芯片发展的三个阶段，随后详细阐述了异构计算的优势和应用场景，如性能飞跃、灵活定制、降低成本和降低功耗。接着，文章分析了超异构计算的出现背景、基本特征及其面临的挑战，包括软件层的复杂性和硬件定义软件与软件定义硬件之间的权衡。最后，展望了超异构计算的未来，强调了跨平台统一计算架构的重要性，以及构建开放生态系统的必要性。
飞桨x昇腾生态适配方案：00_整体方案介绍
本文详细介绍PaddlePaddle与NPU的适配工作，涵盖训练与推理支持、性能优化及离线推理方案。PaddleCustomDevice作为适配层，支持主流模型（详见飞桨-昇腾模型列表），多数性能媲美V100，部分调优模型接近0.8*A800。硬件适配主要针对A2芯片，A1兼容但310系列建议离线推理。提供常用模型仓链接及整体方案导览，包括环境准备、算子适配、性能调优和Paddle转ONNX/OM等内容。
