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。
118_LLM模型量化与压缩：从理论到2025年实践技术详解
大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了前所未有的成功，但模型规模的快速增长带来了巨大的计算和存储挑战。一个典型的大型语言模型（如GPT-4或LLaMA 3）可能包含数千亿甚至万亿参数，需要数百GB甚至TB级的存储空间，并且在推理时需要大量的计算资源。这种规模使得这些模型难以在边缘设备、移动设备甚至资源有限的云服务器上部署和使用。
浅谈人工智能芯片（一）-- 深度神经网络和NVidia GPU的崛起
随着人工智能浪潮的兴起，人工智能基础芯片作为主要的计算力推动引擎也越来越受到追捧和热议，这个系列连载会介绍人工智能芯片兴起的背景和现有主要玩家以及研究现状，主要包括NVidia GPU、Google的TPU、Intel的Nervana、IBM的TreueNorth、微软的DPU和BrainWave、百度的XPU、Xilinx的xDNN、寒武纪芯片、地平线以及深鉴科技的AI芯片等。
