近日，来自斯坦福和普林斯顿的研究者发现，DeepSeek-R1已经能生成自定义CUDA内核了，而且还在一众推理模型中，直接拿下了TOP 1！

此前，该公司宣称开发出「AI CUDA工程师」，能将特定模型训练速度提升最高达100倍，引发行业关注。

我们的大脑只用了 20 瓦的能量就能完成复杂思考，而现代 AI 系统却需要成排的高功率 GPU 和惊人的电力消耗。这种差距如何缩小？

PyTorch是一个用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架，由Facebook于2016年发布，其主要实现了自动微分功能，并引入动态计算图使模型建立更加灵活。...

我这里是12.0，进入 CUDA 官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

最近，DeepSeek采用了NVIDIA PTX指令集（Parallel Thread Execution ISA）来提升执行效能。然而，这一举动却导致了一些新...

DeepSeek仅用557万美元训练出了R1，远低于OpenAI、Claude等同类模型，有人说DeepSeek绕过CUDA，使用更底层的PTX语言进行训练，这...

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司开发的一种通用并行计算平台和编程模型，旨在充分利用其GPU...

随着NVIDIA Blackwell RTX GPU的发布，为了确保应用程序与这些新一代GPU的兼容性和最佳性能，应用开发者必须更新到最新的AI框架。NVIDI...

你可以前往 /usr/local 下，ls 查看是有有 cuda-xxx 的文件夹。

Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的计算架构的 GPU 资源的核心基础设施-CUDA 核心（...

🌵 掌控GPU性能的第一步！ 是否曾经疑惑过如何查看自己的CUDA版本？🤔 了解CUDA版本不仅对深度学习项目至关重要，还关系到代码的兼容性和性能优化。本指南将...

gpu_burn 使用的是 cuda_driver_api 中的函数；没有调用 cuda_runtime_api 中的函数；在编译 .cu 文件需要用到 nvc...

这个过程，可能会收到硬件条件的影响，推荐使用cuda进行训练。如果实在训练不了，可以直接调用附件中对应的训练好的模型来进行预测。

cudnn-local-repo-ubuntu2204-9.2.1_1.0-1_amd64.deb

NVIDIA为CUDA生态系统提供了许多高性能库和框架，这些工具旨在简化并行计算的复杂度，并加速各种应用程序的开发。 cuBLAS (CUDA Basic L...

示例代码: cuda __device__ void recursiveKernel(int *data, int start, int end) { ...

CUDA（Compute Unified Device Architecture）加速功能是NVIDIA为其GPU（图形处理器）设计的一套并行计算平台和编程模型...

大家好，我是默语。今天我们来讨论一个在深度学习框架PyTorch中常见的问题：AssertionError: Torch not compiled with C...