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 一、引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，深度学习等算法在图像识别、自然语言处理、数据挖掘等方面表现出了强大的能力。而这些算法的底层计算，往往对硬件有着极高的要求。为了满足这些需求，越来越多的研究和工程实践开始尝试使用图形处理器(GraphicsProcessingUnits，缩写：GPU)进行高速并行计算。那么，本文将通过对比CPU和GPU的特性，分析GPU的优势，并结合具体的实践案例，讨论为什么当前的AI领域对GPU有如此大的需求。CPU和GPU的本质区别图形处理器(GraphicsProcessingUnits，缩写：GPU)是一种专门为图形计算任务设计的处理器，其最初是为了解决3D

一、商业圈1.科大讯飞称华为GPU可对标英伟达A100，通用大模型明年上半年对标GPT-4科大讯飞创始人、董事长刘庆峰出席2023亚布力中国企业家论坛，谈及算力问题时表示，“我特别高兴告诉大家，华为的GPU能力现在已经跟英伟达A100一样了。任正非高度重视，还有华为的三个董事到科大讯飞专班工作，现在已经做到对标英伟达的A100。”此外，刘庆峰再次提到，今年科大讯飞定了一个目标，到今年10月24号，科大讯飞将发布通用大模型，全面对标ChatGPT，且要实现中文全面超越，英文跟它相当。“坦白讲，今天我们跟它还有差距，但是我们很清楚，10月份就能赶上，明年上半年就对标GPT4。”2.“李跳跳”下架背

很多小伙伴使用原生video标签播放服务器返回的地址的视频,但是会发现video标签对视频的格式限制很多，限制MP4，WebM，Ogg三种格式的视频格式。但是对于需求不限制于此，就需要引入插件库，这里引入第三方插件库video.js来实现更多的需求。注意：video.js也限制视频格式，可在官网查询对应的格式，但已经满足基本需求。那么步骤开始：1.npminstall--save-devvideo.js命令行引入video.js2.main.js做以下操作进行引入样式及文件importVideofrom'video.js'import'video.js/dist/video-js.css'Vu

ChatGPT、GPT-4等的发布，让我们在见识到大模型（LLM）的魅力后，伴随而来的是其所面临的各种挑战。如何让LLM变得更好？面对大模型，到底有哪些需要解决的问题？成为AI领域重要的研究课题。本文，计算机科学家ChipHuyen从10个方面入手，全面阐述LLM面临的挑战。具体而言，前两个方面是关于幻觉以及上下文学习的，其他几个方面包括但不限于多模态、架构、寻找GPU替代品等。原文地址：https://huyenchip.com/2023/08/16/llm-research-open-challenges.html以下是对原文的翻译整理。1.如何减少幻觉幻觉问题是指LLM生成的文本虽然流畅

ChatGPT、GPT-4等的发布，让我们在见识到大模型（LLM）的魅力后，伴随而来的是其所面临的各种挑战。如何让LLM变得更好？面对大模型，到底有哪些需要解决的问题？成为AI领域重要的研究课题。本文，计算机科学家ChipHuyen从10个方面入手，全面阐述LLM面临的挑战。具体而言，前两个方面是关于幻觉以及上下文学习的，其他几个方面包括但不限于多模态、架构、寻找GPU替代品等。原文地址：https://huyenchip.com/2023/08/16/llm-research-open-challenges.html以下是对原文的翻译整理。1.如何减少幻觉幻觉问题是指LLM生成的文本虽然流畅

    在Linux下可通过core文件来获取当程序异常退出(如异常信号SIGSEGV,SIGABRT等)时的堆栈信息。coredump叫做核心转储，当程序运行过程中发生异常的那一刻的一个内存快照，操作系统在程序发生异常而异常在进程内部又没有被捕获的情况下，会把进程此刻内存、寄存器状态、运行堆栈等信息转储保存在一个core文件里，叫coredump。core文件是程序非法执行后coredump后产生的文件，该文件是二进制文件，可以使用gdb、elfdump、objdump打开分析里面的具体内容。产生coredump的可能原因：(1).内存访问越界；                       

tensorflow1和2的安装部署windows和linux用法一致，我是在win10和ubuntu2204下都手动测试过的本文使用的conda的方式，2023年8月17日更新链接：tensorflow官网注意：如果因为网络问题出现错误或卡住，请取消后多次尝试，我这里面都是默认网络环境就可以安装的。大部分时间很快一、基本配置1.需要安装anaconda如果没有安装，按照我的这个教程（windows和linux都有）：因为notebook使用很方便，所以不要用miniconda，那样就没有notebook！链接:anaconda安装初学者建议用cpu版本，gpu配置相对复杂，坑多我这里的教程是

点云补全(点云完成)综述（PointCloudsCompletion）By人工智能社区www.studyai.comComprehensiveReviewofDeepLearning-Based3DPointCloudsCompletionProcessingandAnalysisBenFei,WeidongYang,WenmingChen,ZhijunLi,YikangLi,TaoMa,XingHu,LipengMahttps://arxiv.org/abs/2203.03311摘要(Abstract)点云补全是由部分点云产生的一个生成和估计问题，在三维计算机视觉的应用中起着至关重要的作用。

前言同样的，这篇博客也源自于我在做组内2030项目所产生的结果。当时，5个硕士生需要进行类似的微调工作，偶尔还会有博士生使用服务器上的GPU，但服务器上仅有8块GPU。因此，如何快速抢占到\(n\)块GPU，从而高效完成手里的工作，便是一个很重要的问题啦～^ _ ^问题我首先在网上看了下现有的抢GPU的脚本，但发现简单的脚本要么只能抢1块GPU，要么是一个复杂项目操作起来较麻烦。于是便萌生了自己写个Python脚本，这样以后凡是涉及到需要抢GPU的场景，我都可以通过运行该脚本抢占到\(n\)块GPU后，便开始我的模型训练或是其他。这样一种一劳永逸的工作，何乐而不为呢？闲话少叙，下面开始介绍实现