通过检查 Nsight 系统中的并发和并行 Numba CUDA 代码了解性能分析。

介绍

优化是编写高性能代码的关键部分，无论你是在编写 Web 服务器还是计算流体力学模拟软件。分析功能可让你对代码做出明智的决策。从某种意义上说，没有分析功能的优化就像盲目飞行：对于拥有专业知识和敏锐直觉的经验丰富的专业人士来说，这基本上没问题，但对于几乎所有其他人来说，这都是灾难的根源。

本教程为 Numba CUDA 示例 第 4 部分。

本系列第 4 部分总结了使用 Python 从头开始学习 CUDA 编程的旅程

介绍

在本系列的前三部分（第 1 部分，第 2 部分，第 3 部分）中，我们介绍了 CUDA 开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行高度并行的任务、利用共享内存执行快速缩减、将可重用逻辑封装为设备功能，以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。

本教程为 Numba CUDA 示例 第 3 部分。

按照本系列的第 3 部分，了解 Python CUDA 编程中的流和事件

介绍

在本系列的前两部分（第 1 部分，第 2 部分）中，我们学习了如何使用 GPU 编程执行简单的任务，例如高度并行的任务、使用共享内存的缩减以及设备功能。我们还学习了如何从主机对函数进行计时 — 以及为什么这可能不是对代码进行计时的最佳方式。

本教程为 Numba CUDA 示例 第 2 部分。

按照本系列从头开始使用 Python 学习 CUDA 编程

介绍

在本系列的第一部分中，我们讨论了如何使用 GPU 运行高度并行算法。高度并行任务是指任务完全相互独立的任务，例如对两个数组求和或应用任何元素函数。

按照本系列从头开始使用 Python 学习 CUDA 编程

介绍

GPU（图形处理单元），顾名思义，最初是为计算机图形学开发的。从那时起，它们几乎在每个需要高计算吞吐量的领域都无处不在。这一进步得益于 GPGPU（通用 GPU）接口的发展，这些接口使我们能够对 GPU 进行编程以进行通用计算。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL，最近的是 HIP。

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人工智能模型是否正在向现实的统一表征演进？柏拉图表征假说认为，人工智能模型正在趋同。

麻省理工学院最近的一篇论文引起了我的注意，因为它提出了一个令人印象深刻的观点：人工智能模型正在趋同，甚至跨越了不同的模态--视觉和语言。"我们认为，人工智能模型，尤其是深度网络中的表征正在趋同"，这是 The Platonic Representation Hypothesis (https://arxiv.org/abs/2405.07987)论文的开头。

多年来，一种名为长短期记忆（LSTM）的神经网络一直是处理文本等序列数据的主要模型。LSTM 早在 20 世纪 90 年代就已问世，它善于记忆长程模式，避免了早期递归网络所面临的 "梯度消失" 技术问题。这使得 LSTM 在语言建模、文本生成、语音识别等所有语言任务中都具有难以置信的价值。在相当长的一段时间里，LSTM 看起来势不可挡。

6. 《第二次机器革命》

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