🗃️ vGPU
5 items
🗃️ RDMA
3 items
🗃️ NVIDIA
10 items
🗃️ 算力调度
5 items
📄️ LLMOps介绍
全面介绍LLMOps技术体系，包括LLMOps的背景与定义、与MLOps的核心区别、关键功能特性、与DevOps的融合实践以及未来发展趋势，为构建企业级AI大模型开发运维平台提供技术指导
📄️ 常见智算加速卡汇总
全面汇总NVIDIA、华为昇腾、寒武纪、海光等主流智算加速卡的技术规格、性能参数和市场价格，为AI基础设施建设提供参考依据。
📄️ AI基础架构中常见业务场景痛点
梳理AI模型训练推理中的常见业务场景，包括资源批量调度、碎片化处理、多租户隔离、弹性资源管理、优先级调度、异构资源调度、训推动态平衡、分布式通信优化、成本分析和容错恢复等核心问题及解决方案
📄️ CPU&GPU架构差异及AI场景中的应用
深入解析CPU和GPU在架构设计上的本质区别，阐述为什么AI模型训练和推理需要大量使用GPU而非CPU。从缓存结构、控制单元、运算核心三个维度对比两者设计理念：CPU追求低延迟和复杂逻辑处理，GPU追求高吞吐量和大规模数据并行。详解异构计算模式下CPU与GPU的协同工作机制，为理解AI基础设施提供硬件架构基础。