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CPU + GPU:为何AI平台工程是一个异构基础设施问题
AI基础设施不应只关注GPU,而应视为CPU、内存、存储和网络协同工作的整体系统。平台团队需匹配各阶段资源需求,而非孤立优化GPU。通过Kubernete...
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Kubernetes虽已成熟,但AI使其再度令人望而生畏
Kubernetes虽成熟,但首次采用仍具挑战,尤其AI工作负载带来GPU、突发流量等新需求。文章指出,启动集群容易,难在管理生产环境中的AI任务,如作业...
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通过专用GPU内核生成实现极致效率
Proteus系统利用智能体自动生成GPU专用内核,针对不同模型和运行时形状实现极致性能优化。通过严格验证、防作弊检查及知识层管理,Proteus为Qwe...
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AGI,你想它是什么,它就是什么
本期《Vergecast》播客讨论OpenAI发布GPT-6 Astra并宣称进入“AGI时代”,Nvidia收购Hugging Face,苹果新CEO及...
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HyperAI 上新丨MCP接入开发工作流;PyTorch/AI for Beginners/TVM等系列教程上线;AI顶会资源检索功能再升级
HyperAI平台推出三项更新:上线MCP服务器,支持在Claude Code和Cursor中通过自然语言管理算力、数据集等资源;新增AI顶会(如AAAI...
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AI原生工程实践:AI工程师与前沿部署工程师如何利用Claude Code、Codex和Gemini进行开发
本文介绍AI原生软件开发生命周期(SDLC)框架,涵盖计划、设计、构建、测试、部署、维护六阶段。核心是通过意图、规格、计划等文档驱动开发,将瓶颈从编码转向...