跳到主要内容
SUN / 笔记

BLOG / 766 ARTICLES

技术笔记

计算机基础、AI、后端与客户端开发笔记

766 篇文章
7 分钟
AI

llm并行策略概述

1,对于单节点服务器(8 卡)的数据并行 DP(Data Parallelism)算法,一般 GPU0 执行 AllReduce 操作,即执行聚合再下发梯度的操作。实现 DP 的一种经典编程框架叫“参数服务器”,在这个框架里,计算 GPU 称为Worker,梯度聚合 GPU 称为 Server。

12 分钟
AI

CUDA编程模型进阶

前面学习了 CUDA 编程模型的基本概念,内核配置以及内核调用,我们会编写简单的 CUDA 代码了,本文将深入探讨 CUDA 编程模型是如何映射到 GPU 底层硬件架构的,并探讨影响性能的各种底层因素。

12 分钟
AI

CUDA编程模型概述

CUDA 是 NVIDIA 的通用并行计算架构(编程模型),是在 C 语言基础上扩展的。借助于CUDA,你可以像编写 C/C++ 语言程序一样实现并行算法。

12 分钟
AI

FasterTransformer速览

FasterTransformer(FT) 是一个库,用于实现基于 Transformer 的神经网络推理的加速引擎,对于大模型,其以分布式方式跨越许多 GPU 和节点。FasterTransformer 包含 Transformer 块的高度优化版本的实现,其中包含编码器 Encoder 和解码器 Decoder 部分。基于 FT 可以运行完整的编码器-解

7 分钟
AI

智能体工具调用原理

大模型本身不能直接访问文件系统、终端、数据库和外部 API。它只能根据上下文生成结构化的工具调用请求;Harness 负责注册工具、选择本轮可见工具、校验调用、执行真实代码、回填结果并控制下一轮循环。

28 分钟
AI

英伟达GPU架构总结

深度神经网络是由大量具有相同结构的神经元堆叠而成的,它们本质上具有很高的并行性,同时,神经网络严重依赖矩阵数学运算。对于多层网络来说,其需要大量的浮点性能和带宽来提高计算效率和速度,而 GPU 拥有数千个针对矩阵数学运算优化的处理核心-CUDA 核心,可提供数十至数百 TFLOPS 的性能,因此 GPU 硬件天然适合神经网络的训练和推理计算。

7 分钟
AI

模型上下文协议(MCP)

为了让 LLM 成为真正的智能体,必须具备与外部环境交互的能力——访问实时数据、调用外部软件。没有标准化通信协议,每次集成都需定制开发,难以复用,阻碍了复杂 AI 系统的扩展和互联。

页