本文介绍在Databricks上优化dbt管道的实践：采用增量策略、物化视图和预测优化降低计算成本；通过查询标签将费用归因到具体模型；利用流表、指标视图和Lakeflow Jobs统一数据摄取、指标定义与编排；使用声明式自动化包管理作业，并在dbt项目中定义治理策略，由Unity Catalog统一执行。

商汤大装置CTO宣善明指出，Agentic时代Token需求将增长千倍，AI基础设施须从规模扩张转向效率优化。商汤通过PD分离与异构混合调度构建万卡级推理集群，以动态角色切换应对故障与闲置，特定配置下Token吞吐提升至5倍。未来将探索跨域PD分离与AF分离，并以Token工厂模式提升产能，日均服务量已达6万亿。

国产一体化研发效能平台整合需求、代码、测试、交付与度量等全生命周期能力，分为私有化DevOps、公有云SaaS、信创及项目管理工具四类。Gitee主攻私有化一站式DevOps与信创场景，提供代码托管、扫描、流水线及效能度量，在金融政务领域应用较广。选型应重点考察部署形态、功能闭环与可验证案例。

DevSecOps将安全嵌入软件开发全生命周期，推动开发、安全、运维共担责任，通过自动化实现安全左移。传统模式在构建后检测，修复成本高；敏捷交付与合规压力使其成为必然。落地需工具链贯通、流程规范与文化变革。Gitee专业版以私有化部署提供全链路安全管控，满足关键行业合规需求。

9月9日，墨芯人工智能在2026外滩大会展示以专用稀疏推理芯片提升算力效能的技术路径。针对推理需求增长，墨芯通过算法、软件、硬件协同优化减少冗余计算，其推理集群已部署于四大片区数据中心，服务智能制造等场景。公司即将推出新一代SparsePrime计算卡，并参与行业标准研制、发起稀疏计算产学研联盟，共建AI算力生态。

研发平台连接需求、代码、交付等环节，分为管理平台（控流程）和效能平台（快稳交付）。小团队引入平台是为补足流程可控、自动化及资产安全，选型应先定位问题再匹配能力，避免重流程。平台不能解决需求不清，需轻量落地并统一度量。

神雲科技在2026 AI Expo Korea展示了最新的高端GPU平台和液冷解决方案，重点突出计算密度和模块化效率的突破。展示的产品包括高密度GPU服务器、生成式AI优化平台及OCP标准液冷服务器，专为AI训练和高性能计算设计。

Gitee 企业版推出新效能度量模块，专注于研发效率与有效性，提供系统化报表，帮助企业识别流程瓶颈与协作短板，提升研发洞察力和团队效率。

在信创战略的推动下，Gitee DevOps 提供安全高效的全流程管理，助力企业数字化转型。其国产化产品涵盖代码管理和持续交付，优化研发效率，降低成本，提升安全性，满足行业需求，推动技术自主创新。

PaddleFormers v1.0是基于飞桨框架的大模型训练工具，支持100多种主流语言和视觉模型，解决模型适配和训练性能问题。其特点包括高性能训练、便捷配置和国产硬件适配，旨在提升开发效率，促进大模型的产业应用。

在AI工具日益强大的时代，人们感到更加疲惫，频繁切换多个AI应用让人头晕，远程工作分心，短视频算法影响专注力。

本文介绍了使用CUDA进行矩阵乘法的性能对比，显示GPU与CPU在执行时间上的显著差异。GPU执行时间为0.000475秒，而CPU为14.3784秒，表明GPU在处理大规模矩阵时具有明显优势。文章还讨论了影响性能的因素，如矩阵大小、GPU架构和线程块大小。通过CUDA加速计算任务，可以显著提升程序性能。

Redis Labs于2024年3月20日修改协议后，超过40家公司参与Valkey项目。性能测试显示，托管的Valkey 7.2和Redis 7.1在高并发场景下的表现优于自建的Redis 7.2，尤其在QPS上均超过100万。虽然调高io-threads可以提升自建Valkey的性能，但存在临界点。

Pacvue 泊客电商通过引入 Amazon Bedrock 上的 Claude 模型，提升了 GitHub 代码审查的效率和质量。该系统支持多种编程语言，能够识别 bug 和安全漏洞，自动化管理代码质量，显著降低人工和时间成本，提升开发效率。

在开发 Node.js 应用时，使用内置 Profiler 可识别性能瓶颈。通过 Chrome DevTools 分析生成 Flame Graph，帮助理解函数执行时间。以 eslint-plugin-react 为例，优化 isCreateElement 函数后，执行时间从 5% 降至 0.0%，显示小的代码调整能显著提升性能。