轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配部署指南
随着AI技术发展，大语言模型成为产业智能化的关键工具。DeepSeek系列模型以其创新架构和高效性能备受关注，其中R1-1.5B作为参数量最小的版本，适合资源受限场景。其部署仅需4核CPU、8GB RAM及15GB SSD，适用于移动对话、智能助手等任务。相比参数更大的R1-35B与R1-67B+，R1-1.5B成本低、效率高，支持数学计算、代码生成等多领域应用，是个人开发者和初创企业的理想选择。未来，DeepSeek有望推出更多小型化模型，拓展低资源设备的AI生态。
【AI系统】SIMD & SIMT 与芯片架构
本文深入解析了SIMD（单指令多数据）与SIMT（单指令多线程）的计算本质及其在AI芯片中的应用，特别是NVIDIA CUDA如何实现这两种计算模式。SIMD通过单指令对多个数据进行操作，提高数据并行处理能力；而SIMT则在GPU上实现了多线程并行，每个线程独立执行相同指令，增强了灵活性和性能。文章详细探讨了两者的硬件结构、编程模型及硬件执行模型的区别与联系，为理解现代AI计算架构提供了理论基础。
【AI系统】Tensor Core 基本原理
本文深入介绍了英伟达GPU中的Tensor Core，一种专为加速深度学习设计的硬件单元。文章从发展历程、卷积计算、混合精度训练及基本原理等方面，详细解析了Tensor Core的工作机制及其在深度学习中的应用，旨在帮助读者全面理解Tensor Core技术。通过具体代码示例，展示了如何在CUDA编程中利用Tensor Core实现高效的矩阵运算，从而加速模型训练和推理过程。
