GPU跑的慢怎么办 NVIDIA探索新方法：直接问AI就行了
来源：市场资讯（来源：快科技）快科技9月25日消息，NVIDIA提交了一项专利申请，计划用大语言模型构建聊天界面，让开发者用自然语言排查GPU性能问题。
《动手学深度学习》精读12：多GPU训练与计算性能
一、这章不讲模型，只讲怎么把训练跑得更快《动手学深度学习》第 12 章，计算性能。前面十章我们一直在改模型结构：MLP、CNN、RNN、注意力、Transformer。到这一章，书突然换了个问法——同样的模型，能不能跑得更快？答案是能，而且幅度大得离谱。
Python也能榨干多核与GPU
Python编程并行计算GPU加速这本书用6章和可运行示例，讲清Python如何调用线程、进程、异步、分布式与GPU，帮助开发者把现代计算机的算力真正用起来。
AI算力强的显卡适合深度学习吗：耕升GPU选指南
深度学习对显卡的真实需求画像深度学习任务对GPU的需求并非简单等同于‘算力越强越好’。实际应用中，模型规模、数据批量大小、训练时长目标及部署场景共同决定了硬件适配边界。
英伟达发布CUDA 13.5：正式支持Vera Rubin，GPU资源管理迎来升级
2026年11月4日，英伟达正式发布CUDA Toolkit 13.5。
GPU 算力被破解！开源神器 GPU-UNLOCK 一键解除显卡限制，本地 AI 速度提升 50% 以上！Windows/Linux 通用
国产 GPU 能不能打，重点在软件栈
值得注意的是那些 ix 前缀的名字:ixCC 编译器，ixBLAS / ixDNN / ixINFER / ixFFT / ixSPARSE / ixSolver 算子库，ixCCL 集合通信，ixSHMEM 共享内存，ixSMI / ixHWPerf 设备管理与性能分析。
英伟达-GPU通信技术教程
GPU 通信从CPU 代办转向GPU 自己发消息，CUDA 线程现在可以发起网络传输，CPU 基本被踢出数据通路；NCCL 和 NVSHMEM 的分工明确，一个管集合通信，一个管细粒度单边通信；Python 用户也能写自定义通信 kernel 了，CuTe DSL 让计算和通信融
KernelZero如何用"左右互搏"写出比人类更快的GPU代码
2025年，有一件事让做GPU编程的人挺不是滋味的：一个叫cudaLLM的模型，砸了128块H100显卡去训练，结果在KernelBench Level 1这个基础测试集上，十次尝试里也就八成能对。这是什么概念？
算力扩张，百万年薪难觅AI芯片架构师
大算力AI芯片赛道持续扩张，AI芯片架构师正成为行业争抢的稀缺资源。第一财经报道，据猎聘提供最新数据，今年1~9月芯片行业新发职位较去年同期增长22.2%，平均招聘年薪为29.19万元，较去年同期上涨8.8%。