该AI初创公司此前曾在去年的9月份进行过一次融资，当时的融资额约为2.5亿美元，估值约为30亿美元，意味着该公司最新估值比上一轮几乎翻了三倍。支持该公司的核心机构投资者包括Amex Ventures、美国科技巨头谷歌旗下的 AI Futures Fund，以及 Bloomberg LP.旗下的风险投资部门Bloomberg Beta。
CES 2026 会后的媒体沟通会上，英特尔进一步给出Panther Lake 的实测表现，这也是Intel 18A ...
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PyTorch Docker 容器化部署与生产运行实践
概述PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究 ...
然而，这个诺奖级AI的「不开源」一直引起学界的不满。谷歌DeepMind只推出了一个免费研究平台「AlphaFold Server」，而且该服务有每日的次数限制。相比于开源的AlphaFold2来说，这种使用方式缺失了很多自由度。
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CNCF 推出 Kubernetes AI 一致性认证计划，旨在标准化工作负载
云原生计算基金会（CNCF）引入了一项新的认证，旨在规范 Kubernetes 上快速扩展的 AI 世界。这一举措旨在确保 AI 工作负载在不同的云提供商和本地环境之间保持可移植性和一致性。 Kubernetes AI ...
IT之家12 月 7 日消息，英伟达本周四发布了全新的 CUDA 13.1，这是自 2006 年 CUDA 平台问世以来规模最大的一次功能扩展更新。 英伟达介绍称，本次更新的重点在于引入了一种名为 CUDA Tile 的全新 GPU 编程方式，旨在让更广泛的开发者群体能够更轻松地运用强大的 AI ...
首先，TileLang是一种专门用来 开发GPU内核的领域专用语言 ，性能上可以 对标英伟达CUDA ，DeepSeek官方推荐使用此版本做实验，在方便调试和快速迭代上有优势。
这可能是很多刚入门AI的同学问得最多的问题之一。看着论坛里人人都在讨论RTX 4090、A100，仿佛没有一张高端显卡就学不了深度学习——但事实真的如此吗？ 今天，我们就来打破这个迷思。 一、初学者阶段：你需要的不是GPU，是耐心 当你刚刚踏入机器学习的 ...
Python 速度提升80倍？探究如何用一行代码将你的代码变成GPU猛兽！ GPU非常适合处理需要对不同数据执行相同操作的任务。这种方法名为单指令多数据（SIMD）。与只有几个强大核心的CPU不同，GPU拥有数千个较小的核心，它们可以同时运行这些重复性操作。你会在 ...
了解如何使用cuDF、cuML和cuGraph等GPU加速库来加速Python数据科学工作流程，以更快地进行数据处理和模型训练。 Python在数据科学领域的受欢迎程度毋庸置疑，但随着数据集的增长，对速度的需求变得至关重要。根据NVIDIA的说法，现已有多种替代方案可以在很少代码 ...
NVIDIA 推出 CUTLASS 4.0，引入 Python 接口，利用 CUDA Tensors 和空间微内核，提升深度学习和高性能计算的 GPU 性能。 NVIDIA 宣布发布 CUTLASS 4.0，这是一个重要更新，引入了面向 CUDA 库的 Python 接口，旨在优化深度学习 (DL) 和高性能计算 (HPC) 中的 GPU 性能。据 NVIDIA称，此 ...
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