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AI 绘画模型(以 StableDiffusion 为首)自去年推出后快速迭代。近期,市面上又出现了一批效果惊艳的新突破。 目前,若希望运行 AI 绘画模型,主要有以下几种方式: | 方式 | 优势 | 劣势 | |: |: |: | | 使用个人电脑或免费在线平台运行 | 成本低 | 出图效率低


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「迷思」是指经由人们口口相传,但又难以证明证伪的现象。由于 GPU 硬件实现、驱动实现是一个黑盒,我们只能通过厂商提供的 API、经过抽象的架构来了解并猜测其原理。因此坊间流传着各种关于与 GPU 打交道时的性能迷思。比如「移动端的瓶颈是带宽」、「移动端不需要太在意 Overdraw」、「植被需


背景 在人工智能(AI)蓬勃发展的当下,图形处理单元(GPU)凭借其强大的并行计算能力,成为了 AI 训练和推理工作负载的核心驱动力。从大规模的深度学习模型训练到实时的图像识别和自然语言处理任务,GPU 的高效运行直接决定了 AI 应用的性能和效率。 无论是追求极致的 AI 训练效率,还是保障科学计


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