Triton入门教程：安装与编写和运行简单Triton内核
Triton是一款开源GPU编程语言与编译器，专为AI和深度学习领域设计，提供高性能GPU代码开发的高效途径。它支持通过Python编写自定义GPU内核，性能接近专家级CUDA代码，但无需掌握底层CUDA知识。本文全面介绍了Triton的核心功能、安装方法、基础应用、高级优化策略，以及与CUDA和PyTorch的技术对比。此外，还探讨了其在实际项目中的应用场景，如加速Transformer模型训练和实现高效的量化计算内核。Triton简化了GPU编程流程，降低了开发门槛，同时保持高性能表现，成为连接高级框架与底层硬件的重要工具。
深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化，文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作，读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用，并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
【AI系统】昇腾推理引擎 MindIE
本文详细介绍华为昇腾推理引擎 MindIE，涵盖其基本介绍、关键功能特性及三大组件：MindIE-Service、MindIE-Torch 和 MindIE-RT。文章深入探讨了各组件在服务化部署、大模型推理和推理运行时方面的功能和应用场景，旨在帮助读者全面了解 MindIE 如何支持 AI 业务的高效运行和模型的快速部署。
【AI系统】感知量化训练 QAT
本文介绍感知量化训练（QAT）流程，旨在减少神经网络从FP32量化至INT8时的精度损失。通过在模型中插入伪量化节点（FakeQuant）模拟量化误差，并在训练中最小化这些误差，使模型适应量化环境。文章还探讨了伪量化节点的作用、正向与反向传播处理、TensorRT中的QAT模型高效推理，以及QAT与PTQ的对比，提供了实践技巧，如从良好校准的PTQ模型开始、采用余弦退火学习率计划等。
AI视觉新突破：多角度理解3D世界的算法原理全解析
多视角条件扩散算法通过多张图片输入生成高质量3D模型，克服了单图建模背面细节缺失的问题。该技术模拟人类多角度观察方式，结合跨视图注意力机制与一致性损失优化，大幅提升几何精度与纹理保真度，成为AI 3D生成的重要突破。
