高级 RAG 技术：提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
本文由 简悦 SimpRead 转码， 原文地址 blog.csdn.net 高级 RAG 技术：提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】 检索增强生成 （RAG） 是一种强大的技术，它将信息检索与生成式 AI 相结合，以产生更准确、上下文更丰富的响应。本文将探讨 15 种高级 RAG 技术，以提高生成式 AI 系统的输出质量和整体性能的鲁棒性。这样做使本.....
带你读《弹性计算技术指导及场景应用》——1. 技术改变AI发展：CUDA Graph优化的底层原理分析
简介：随着人工智能（AI）的迅速发展，越来越多的应用需要巨大的GPU计算资源。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，由Nvidia推出，可利用GPU的强大处理能力进行加速计算。CUDA 异步执行模型对于GPU运算集中的AI应用场景，为了提升系统的性能，最大化地利用GPU资源是一个重要的优化方向。比较常用的方式是尽量将GPU运算转换为异步操作，CPU侧负责任务提交，保证有足够的cuda kerne....
带你读《弹性计算技术指导及场景应用》——2. 技术改变AI发展：RDMA能优化吗？GDR性能提升方案
简介：随着人工智能（AI）的迅速发展，越来越多的应用需要巨大的GPU计算资源。GPUDirect RDMA 是 Kepler 级 GPU 和 CUDA 5.0 中引入的一项技术，可以让使用pcie标准的gpu和第三方设备进行直接的数据交换，而不涉及CPU。背景：GPUDirect RDMA 是 Kepler 级 GPU 和 CUDA 5.0 中引入的一项技术，可以让使用pcie标准的gpu和第三....
技术改变AI发展：RDMA能优化吗？GDR性能提升方案（GPU底层技术系列二）
背景GPUDirect RDMA 是 Kepler 级 GPU 和 CUDA 5.0 中引入的一项技术，可以让使用pcie标准的gpu和第三方设备进行直接的数据交换，而不涉及CPU。传统上，当数据需要在 GPU 和另一个设备之间传输时，数据必须通过 CPU，从而导致潜在的瓶颈并增加延迟。使用 GPUDirect，网络适配器和存储驱动器可以直接读写 GPU 内存，减少不必要的内存消耗，减少 CPU....
技术改变AI发展：CUDA Graph优化的底层原理分析（GPU底层技术系列一）
CUDA 异步执行模型对于GPU运算集中的AI应用场景，为了提升系统的性能，最大化地利用GPU资源是一个重要的优化方向。比较常用的方式是尽量将GPU运算转换为异步操作，CPU侧负责任务提交，保证有足够的cuda kernel发送到GPU，GPU按照CUDA Stream流队列中的Kernel顺序执行。只要这中间不存在同步操作，GPU完全可以不用等待，顺序地将所有的kernel执行完，然后再通知C....
技术解读倚天 ECS 实例——Arm 芯片的 Python-AI 算力优化 | 龙蜥技术
深度学习技术在图像识别、搜索推荐等领域得到了广泛应用。近年来各大 CPU 厂商也逐渐把 AI 算力纳入了重点发展方向，通过《Arm 芯片 Python-AI 算力优化》我们将看到龙蜥社区 Arm 架构 SIG（Special Interest Group） 利用最新的 Arm 指令集优化 Python-AI 推理 workload 的性能。倚天ECS实例的AI推理软件优化阿里云推出的....
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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