本文介绍了数学中常用的希腊字母及其发音和应用。主要包括：α（阿尔法）用于表示角度、系数；β（贝塔）作为回归系数或角度辅助参数；γ（伽马）涉及伽马函数与热力学；Δ（德尔塔）代表差值，如变量增量；Σ（西格玛）是求和符号；μ（缪）指总体均值；小写σ（西格玛）表示标准差；χ²（卡方）用于卡方检验；ρ（柔）表示相关系数；λ（兰姆达）为泊松分布参数及特征值。这些符号在统计学、物理学等多个领域有广泛应用。
Published on 2025-05-12
Published on 2025-03-17
GPU虚拟化技术允许多个虚拟机（VM）共享一个物理GPU的资源，以提高硬件利用率并降低成本。该技术主要通过三种方式实现：直通（Passthrough）、API重定向（API Remoting）和硬件虚拟化（如NVIDIA的vGPU和AMD的MxGPU）。其中，直通方式提供接近原生性能但灵活性较差；API重定向允许多个虚拟机共享一个GPU但性能较低；硬件虚拟化则在保持较高性能的同时支持多虚拟机共享。 典型的GPU虚拟化架构包括物理主机、GPU驱动程序、GPU管理层及vGPU实例等组件，这些组件共同作用于虚拟机中运行的应用程序。此外，文章还介绍了几种常见的GPU虚拟化方案及其优缺点，包括腾讯的vCUDA、阿里云的cGPU、k8s-device-plugin、腾讯最新的qGPU服务以及OrionX (趋动科技)等开源或商业解决方案。每种方案都有其特定的应用场景和技术特点，旨在满足不同用户对于GPU资源共享与隔离的需求。
Published on 2024-05-21
本文介绍了科学研究和数据分析中常见的几种变量定义。**自变量**是研究者主动改变或控制的变量，用以观察其对其他变量的影响；**因变量**则是受自变量影响的结果，是研究者希望了解或预测的目标。**控制变量**是为了保证实验结果的有效性而保持不变的因素，避免外部因素干扰实验结论。**干扰变量**是指那些未被预期到或未得到控制的变量，它们可能会影响实验结果，使因果关系变得复杂。**中介变量**揭示了自变量与因变量之间作用机制的内在过程。最后，**调节变量**则指那些能够改变自变量与因变量间关系强度或方向的因素，但本身并不直接作用于因变量。通过理解这些变量类型，研究人员可以更准确地设计实验并解释数据。
Published on 2024-01-10
OpenAI在首届开发者大会上推出了GPT-4 Turbo，相比GPT-4，新版本有六方面的提升：更长的上下文对话长度（128k）、更精细的模型控制、更新的知识库（截止到2023年4月）、多模态API支持（如DALL·E 3和TTS）、定制微调能力以及更低的价格。GPT-4还新增了语音交流功能，支持多种语言，并能模仿人类的停顿和气泡音。对于国内用户来说，通过WildCard提供的虚拟信用卡服务可以便捷地订阅GPT-4，享受8.8折优惠及海外手机号服务。此外，WildCard还提供了快速KYC验证、多样化支付方式等便利，是目前较为推荐的订阅方案之一。
Published on 2023-11-07
预训练技术（PTM）是一种通过大量未标记数据对模型进行训练的方法，以赋予模型先验知识和常识，从而提高其在各种任务上的表现。预训练主要解决数据稀缺性、先验知识需求、迁移学习问题以及模型可解释性等问题。预训练方法分为有监督预训练和自监督预训练两大类，前者常见于计算机视觉（CV）领域，后者则广泛应用于自然语言处理（NLP）中。在CV领域，从早期的AlexNet到最近的Swin Transformer等，预训练模型经历了从有监督向自监督的转变；而在NLP领域，自Word2Vec以来，GPT系列成为了当前最流行的预训练方式之一。此外，多模态预训练模型如DALL-E、CLIP等也展示了强大的跨模态理解能力。预训练不仅提高了模型性能，还促进了不同领域间的技术交流与融合。
Published on 2023-06-02
本文探讨了使用CPU和GPU进行模型训练的差异及优缺点。尽管CPU因计算单元少于GPU而不适合大规模并行运算，但依然可以用于模型训练。文章强调了GPU在深度学习中的优势，特别是在处理大规模数据集时。对于模型训练而言，适当的batch size至关重要，过小或过大都会影响训练效果。此外，介绍了单机多卡同步数据并行、模型并行以及流水线并行等技术来提高训练效率，并指出结合数据并行与模型并行能够实现更佳性能。最后，讨论了如何通过优化通信以实现模型并行、张量并行与数据并行的同时应用，从而达到最优训练效果。
Published on 2023-06-02
该文章介绍了三种重要的自平衡搜索树：AVL树、红黑树以及B树。AVL树是一种高度平衡的二叉搜索树，通过旋转操作保持左右子树的高度差不超过1，确保了查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。红黑树也是一种自平衡二叉搜索树，但其平衡性要求较AVL树宽松，通过颜色标记节点来维护树的近似平衡状态，同样保证了高效的操作性能。而B树（或B-树）则是一种多路搜索树，特别适用于文件系统和数据库等场景下的数据存储与检索，能够有效地减少磁盘I/O操作次数。这三种树结构各有特点，在不同的应用场景下发挥着重要作用。
Published on 2023-05-12
