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吴建明
微信视频号:sph0RgSyDYV47z6 快手号:4874645212 抖音号:dy0so323fq2w 小红书号:95619019828 B站1:UID:3546863642871878 B站2:UID: 3546955410049087 知乎视频:https://www.zhihu.com/people/wujianming_110117/zvideos 知乎:https://www.zhihu.com/people/wujianming_110117
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2025年6月18日
推荐6本书《MLIR编译器原理与实践》、《ONNX人工智能技术与开发实践》、《AI芯片开发核心技术详解》、《智能汽车传感器:原理·设计·应用》、《TVM编译器原理与实践》、《LLVM编译器原理与实践》,谢谢感恩
摘要: 6本书推荐《MLIR编译器原理与实践》、《ONNX人工智能技术与开发实践》、《AI芯片开发核心技术详解》、《智能汽车传感器:原理·设计·应用》、《TVM编译器原理与实践》、《LLVM编译器原理与实践》由清华大学出版社资深编辑赵佳霓老师策划编辑的新书《MLIR编译器原理与实践》已经出版,京东、淘宝天猫
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posted @ 2025-06-18 05:04 吴建明wujianming
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2025年6月17日
中国移动:数智化部成立,任命部门领导!
摘要: 今天来说一说之前我们谈过的一个重要事情,即中国移动集团成立数智化部的事情,多少年了,中国移动很少增加职能部门,数智化部算是一个。 新成立的数智化部,将和集团网络部、计划部、财务部、综合部(办公室)、人力资源部这些部门并列,成为集团的核心管理部门。 5月30日,集团进一步任命了数智化部领导: 1、徐海
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posted @ 2025-06-17 05:39 吴建明wujianming
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大模型的四个预判:洗牌、安全核爆、GPT-5与再造DeepSeek
摘要: “百模大战”后,大模型行业加速收敛,一部分玩家离场,模型竞争逐渐成为巨头的游戏。 4月份,李飞飞教授领先编制的《2025年人工智能指数报告》提供的数据显示,2024年全年具有特殊影响力的模型(Notable AI models)当中,排名前5的几乎都来自美国、中国的科技巨头。 添加图片注释,不超过
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posted @ 2025-06-17 05:14 吴建明wujianming
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基于AMD Versal器件实现PCIe5 DMA功能
摘要: Versal是AMD 7nm的SoC高端器件,不仅拥有比16nm性能更强的逻辑性能,并且其PS系统中的CPM PCIe也较上一代MPSoC PS硬核PCIe单元强大得多。本节将基于AMD官方开发板展示如何快速部署PCIe5x8及DMA功能。 1 测试环境 Vivado版本:2023.2/2024.2
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posted @ 2025-06-17 05:06 吴建明wujianming
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金融时报:小鹏汽车开发出比英伟达更强大的自动驾驶芯片 Chinese carmaker Xpeng develops...
摘要: 中国汽车制造商小鹏汽车宣布已开发出比英伟达产品更强大的自动驾驶芯片,并预计大众汽车及其他竞争对手将成为其客户。小鹏的联合创始人兼首席执行官何小鹏表示,正在将自家设计的图灵人工智能芯片整合进大众计划于明年在中国推出的车型中。 小鹏还在与其他汽车制造商洽谈芯片供应事宜,寻求长期合作伙伴。此次发展标志着中
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posted @ 2025-06-17 05:00 吴建明wujianming
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推荐6本书《MLIR编译器原理与实践》、《ONNX人工智能技术与开发实践》、《AI芯片开发核心技术详解》、《智能汽车传感器:原理·设计·应用》、《TVM编译器原理与实践》、《LLVM编译器原理与实践》,感恩谢谢
摘要: 6本书推荐《MLIR编译器原理与实践》、《ONNX人工智能技术与开发实践》、《AI芯片开发核心技术详解》、《智能汽车传感器:原理·设计·应用》、《TVM编译器原理与实践》、《LLVM编译器原理与实践》由清华大学出版社资深编辑赵佳霓老师策划编辑的新书《MLIR编译器原理与实践》已经出版,京东、淘宝天猫
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posted @ 2025-06-17 04:57 吴建明wujianming
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2025年6月16日
从HBM4到HBM8:下一代HBM存储革命
摘要: 随着人工智能(AI)和数据中心需求的急剧增长,对高性能内存的需求也达到了前所未有的高度。在这种背景下,下一代高带宽内存(HBM)标准的发展成为了行业关注的焦点。近期,韩国科学技术院(KAIST)和Terabyte Interconnection and Package Laboratory的联合研究
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posted @ 2025-06-16 05:10 吴建明wujianming
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大规模 GPU 集群运维实践:假装万卡 GPU 集群经验
摘要: 一、背景 最近几年,随着大规模深度学习模型(尤其是大语言模型)的快速发展,大规模 GPU 集群已成为支撑大规模模型训练的核心基础设施。大规模集群中往往会包含数千甚至上万张 GPU、涉及复杂的硬件配置、分布式计算框架及多维度的监控和调度体系。 在实际使用时,如何确保大规模 GPU 集群的高效稳定运行已
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posted @ 2025-06-16 05:01 吴建明wujianming
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Delta AI 集群的 GPU 故障分析和刻画
摘要: 一、背景 我们在之前的文章中已经介绍过很多对大规模 AI 集群建设和维护相关相关的文章,包含 Meta、阿里、IBM、ImbueAI、字节、上海 AI-lab 等等。今天简单介绍一篇新的文章,其相对比较简单,主要关注 GPU 异常,与我们之前介绍万卡集群运维中的 Case 高度重合,但也有一些不一样
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posted @ 2025-06-16 04:54 吴建明wujianming
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VLLM+ray多节点部署大模型
摘要: 现在的大模型越来越大,分布式部署大模型已经成为不可避免,学习一下分布式部署模型的方式成为算法工程师的必备技能。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 部署方案:A机器上有4张卡,B机器上有4张卡,我只用A机器上的1张卡和B机器上的1张卡。(官方的样例是使用节点的所有卡,这里两个节点各选一张是为了
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posted @ 2025-06-16 04:49 吴建明wujianming
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