背景与痛点 深度学习模型推理性能一直是 AI 应用落地的关键瓶颈。随着模型复杂度不断提升，推理阶段的延迟和吞吐…

引言 根据最新 Steam 硬件调查数据，AMD GPU 在消费级市场占比已达 17%，但在深度学习领域的使用…

背景痛点 深度学习模型推理在实际应用中常遇到以下性能瓶颈： 计算资源利用率低：许多推理任务无法充分利用 GPU…

为什么选择 AMD 显卡进行推理加速？ 近年来 AMD 显卡凭借高性价比和开放生态（ROCm）在深度学习领域逐…

背景痛点：AMD 显卡的深度学习困境 AMD 显卡在深度学习领域一直面临两大挑战： CUDA 生态垄断：NVI…

AMD 显卡跑深度学习：ROCm 生态实战指南与性能调优 背景痛点 当前深度学习领域几乎被 NVIDIA 的 …

1. AMD 深度学习技术布局概览 AMD 近年来通过 CDNA 架构和 ROCm 生态系统的持续迭代，逐步构…

背景痛点 非结构化数据如合同、论文、客服日志等，占据了企业数据的 80% 以上。然而，处理这些数据时我们常遇到…

光谱重建的技术挑战 光谱重建是从有限测量数据中恢复连续光谱信息的过程，在遥感、医疗成像等领域有重要应用。传统方…

背景与痛点 光谱重建技术在遥感、医疗成像等领域具有重要应用价值。然而，传统方法如滤波反投影（Filtered …