【CSDN 编者按】在 AI 技术快速发展的今天，计算硬件的进步正成为推动 AI 应用落地的关键力量之一。英特尔最新芯片搭载的神经处理单元（NPU），以其高效的 AI 任务处理能力，为开发者带来了全新的性能体验。相较于传统CPU，NPU 可以显著提升 ...

在本文中，我们探讨了 TorchMetrics 的简单用法如何引入 CPU-GPU 同步事件，并显著降低 PyTorch 训练性能。通过使用 PyTorch Profiler，我们识别了导致这些同步事件的代码行，并应用了有针对性的优化来消除它们： ...

AI和ML工作负载本质上是数据密集型的，需要强大的存储解决方案来容纳海量数据并应对多样化的I/O模式。AI由数据驱动，数据的存储方式会显著影响AI大模型项目的结果。不仅如此，AI大模型的四个不同阶段（获取、准备、训练和推理）都有不同的存储需求。

在这波人工智能浪潮的席卷下，数据存储领域正在经历快速而深刻的变革。根据数据猿Hitachi Vantara最近的研究显示，全球对数据存储容量的需求可能在未来几年内激增150%。大型企业在数据存储方面的投入也在加速，当前他们的平均数据存储量达到了150PB，预计到2026年底，这一数据将突破300PB。