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• 小白學大模型：訓練大語言模型的深度指南2025-03-03 11:51

  

  在當今人工智能飛速發展的時代，大型語言模型（LLMs）正以其強大的語言理解和生成能力，改變著我們的生活和工作方式。在最近的一項研究中，科學家們為了深入了解如何高效地訓練大型語言模型，進行了超過4000次的實驗。這些實驗動用了多達512個GPU（圖形處理單元），它們協同工作，為模型訓練提供了強大的計算支持。在這項研究中，研究人員特別關注了兩個關鍵指標：吞吐量（

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• 先進汽車GPU的高速和高效開發將加速智能駕駛的更廣泛普及2025-02-28 08:34

  

  2025年1月，中國汽車產銷分別完成245萬輛和242.3萬輛，產量同比增長1.7%，銷量同比下降0.6%。其中，新能源汽車產銷分別完成101.5萬輛和94.4萬輛，同比分別增長29%和29.4%，新能源汽車新車銷量達到汽車新車總銷量的38.9%；乘用車產銷分別完成215.1萬輛和213.3萬輛，同比分別

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• 從圖形處理到AI加速，一文看懂Imagination D系列GPU2025-02-27 08:33

  

  Imagination的D系列于2022年首次發布，見證了生成式AI從云端到智能手機等消費設備中普及。在云端，由于GPU的可編程性、可擴展性和快速處理AI工作負載的能力，GPU已成為高效的AI加速器。這種特性也被沿用到消費設備中。是以，隨著新興GPU應用的出現，其重點已從提供游戲和高級圖形效果（如光線追蹤）轉向能夠作為高效的AI加速器。為了應對日益嚴苛的應用

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• Imagination DXTP GPU IP：加速游戲 AI應用，全天候暢玩無阻2025-02-26 08:32

  

  Imagination推出了最新產品——ImaginationDXTPGPUIP，在智能手機和其他功耗受限設備上加速圖形和AI工作負載時，保證全天候的電池續航。它是我們最新D系列GPU的最終產品，集成了自2022年發布以來引入的一系列功能，并實現了高達20%的功耗效率提升。自2022年IMGDXT發布以來，智能手機市場已經發生了顯著變化。最新一代的基礎AI模

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• Imagination通過最新的D系列GPU IP將效率提升至新高度2025-02-25 08:04

  

  ImaginationDXTPGPUIP在加速移動設備和其他電力受限設備上的圖形和計算工作負載時，能夠延長電池續航時間。英國倫敦–2025年2月25日–今日，ImaginationTechnologies（“Imagination”）宣布推出其最新的GPUIP——ImaginationDXTP，該產品為智能手機和其他電力受限設備上圖形和計算工作負載的高效加速

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• 【一文看懂】什么是端側算力？2025-02-24 12:02

  

  隨著物聯網（IoT）、人工智能和5G技術的快速發展，端側算力正逐漸成為智能設備性能提升和智能化應用實現的關鍵技術。什么是端側算力，它的應用價值是什么，與云計算、邊緣計算有哪些區別？本文從以下6個維度向您介紹全方面端側算力：1.端側算力的定義2.端側算力的技術框架3.端側算力的應用價值與場景4.端側算力與其他技術的互補5.端側算力與相關技術的區別6.端側算力的

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• 從CPU到GPU：渲染技術的演進和趨勢2025-02-21 11:11

  

  渲染技術是計算機圖形學的核心內容之一，它是將三維場景轉換為二維圖像的過程。渲染技術一直在不斷演進，從最初的CPU渲染到后來的GPU渲染，性能和質量都有了顯著提升。一、從CPU到GPU：技術特點和優缺點CPU（CentralProcessingUnit）是計算機的中央處理器，它負責執行各種程序和指令。CPU渲染是指使用CPU來執行渲染流程，包括幾何處理、光柵化

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• AI的“隨機性”挑戰：它們比人類更“不隨機”？2025-02-20 13:11

  

  你有沒有想過，人類真的能做出完全隨機的選擇嗎？答案可能出乎你的意料。事實上，人類天生就不擅長“隨機”，我們總能在看似無序的事物中發現規律，甚至在本該隨機的場景中創造出模式。這種“偽隨機”行為，其實是一種獨特的人類特質。最近，來自康奈爾大學探討了大語言模型（LLMs）在隨機性方面的表現。他們通過一個經典的實驗——生成二進制隨機序列，來觀察這些模型是否能像人類一

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• 大模型領域常用名詞解釋（近100個）2025-02-19 11:49

  

  本文總結了大模型領域常用的近100個名詞解釋，并按照模型架構與基礎概念，訓練方法與技術，模型優化與壓縮，推理與應用，計算與性能優化，數據與標簽，模型評估與調試，特征與數據處理，倫理與公平性、其他的分類進行了整理，以下供參考：模型架構與基礎概念大語言模型（LLM，LargeLanguageModel）：一種基于深度學習的大規模神經網絡模型，通常采用Transf

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• 大語言模型的解碼策略與關鍵優化總結2025-02-18 12:00

  

  本文系統性地闡述了大型語言模型(LargeLanguageModels,LLMs)中的解碼策略技術原理及其實踐應用。通過深入分析各類解碼算法的工作機制、性能特征和優化方法，為研究者和工程師提供了全面的技術參考。主要涵蓋貪婪解碼、束搜索、采樣技術等核心解碼方法，以及溫度參數、懲罰機制等關鍵優化手段。大型語言模型的技術基礎大型語言模型是當代自然語言處理技術的核心

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