模型量化与 AMCT 工具简介 在深度学习模型部署中，模型量化是一种重要的压缩技术，它通过降低模型参数的数值精…

背景痛点：深度学习训练的高计算成本 深度学习模型训练通常需要大量的计算资源，尤其是大规模数据集和复杂模型。传统…

背景痛点分析 新手在搭建 AMD 计算环境时，常遇到以下典型问题： 驱动兼容性问题：AMD GPU 驱动（RO…

背景与痛点 在当今的高性能计算（HPC）领域，长时间稳定运行的算力需求日益增长。无论是科学模拟、深度学习训练还…

背景：大模型训练中的显存挑战 大型语言模型（LLM）训练过程中，显存不足是最常见的瓶颈之一。随着模型参数量的增…

背景介绍 AMD 395 系列处理器凭借其多核心设计和高性价比，在深度学习领域逐渐崭露头角。对于预算有限但又需…

从数据看 AMD 395 的深度学习性能 最近在实验室用 AMD Radeon RX 395 做了一些深度学习…

曲面细分技术基础概念 曲面细分（Tessellation）是现代图形渲染管线中的重要环节，它将低多边形模型动态…

背景分析 在 GPU 基准测试领域，AMD Catalyst 驱动的默认曲面细分 (Tessellation)…

基准测试案例观察 在 3DMark Time Spy 基准测试中，观察到 AMD 显卡在相同硬件配置下，不同驱…