bjdx_001的博客

搜索算法，是AI的“方向盘”和“指路明灯”。没有搜索算法，AI的计算再强也容易“走错路”；有了搜索算法，它就能在复杂的决策空间中找到最佳答案。

英伟达不只是做GPU芯片的公司，它正在构建一整套AI算力基础设施体系。从云到边缘，从训练到推理，从模块到整机——DGX、HGX、MGX、EGX、IGX，正是这个生态的五大支柱。

在人工智能越来越“聪明”的今天，我们如何判断它的判断靠不靠谱？一个模型识别率高一点，它就真的更好吗？某个推荐算法更“个性化”，是巧合还是实力？

在人工智能的世界中，我们经常听到“模型预测”“概率推理”“贝叶斯网络”等术语。乍听之下，它们仿佛是技术天书，但它们的本质，其实都离不开一个关键的数学公式——贝叶斯定理（Bayes' Theorem）。这不是一个晦涩难懂的符号堆砌，而是一座桥梁，让我们能够从“已知”推测“未知”，让机器拥有“根据经验不断学习”的能力。本篇文章将系统剖析贝叶斯定理的数学原理，并揭示它如何深刻地影响着人工智能的建模思维与算法实现。

概率分布，是现代人工智能（AI）算法不可或缺的数学语言。它不仅描述了数据中的不确定性，更揭示了机器学习模型背后的本质运作机制。本文将带你深入了解概率分布的数学本质，以及它在监督学习、深度学习、生成模型等核心AI领域的关键作用，揭秘概率论如何成为AI理论和实践的强大支撑。同时，我们也将展望概率建模未来在AI中的发展趋势。

NVIDIA H200 Tensor核心GPU是基于 NVIDIA Hopper架构的最新力作，专为加速生成式AI、大语言模型（LLM）、高性能计算（HPC）和科学计算设计。2024年初发布以来，H200迅速成为AI行业的焦点，其核心亮点在于引入了HBM3e内存，显著提升了内存容量和带宽，完美适配超大规模模型的需求。相比前代H100，H200并非全新架构，而是对Hopper架构的优化升级，重点提升内存性能和能效，堪称“核动力引擎”的进阶版。

在人工智能的世界里，“张量（Tensor）”是一个无法绕开的核心概念。听起来像是高级数学家才会用的词，但其实，张量是一个非常实用而通俗的概念 —— 它是向量与矩阵的高维推广。

英伟达H100 GPU，代号Hopper，是NVIDIA于2022年推出的第九代数据中心GPU，专为AI训练、大模型推理、高性能计算（HPC）场景打造，是A100的直接继任者。

从数据中心的超大算力，到边缘设备的低功耗推理，AI芯片正在重塑整个AI产业链。无论你是模型算法工程师、芯片架构师，还是AI系统集成商，理解芯片架构背后的逻辑，才能真正用好每一份算力。

2024年3月，英伟达在GTC大会上正式发布了基于Blackwell架构的B200 GPU。Blackwell架构的发布是英伟达技术创新的又一力作。B200 GPU为训练和推理万亿参数的大型语言模型（LLM）提供了无与伦比的计算能力，同时在能效和安全性方面实现了显著提升。

特征值分解(Eigenvalue Decomposition)作为一种强大的矩阵分析工具，不仅是线性代数的核心概念，更是支撑众多AI算法的关键数学原理。从主成分分析(PCA)到推荐系统，从图像处理到自然语言处理，特征值分解无处不在。这种诞生于线性代数的矩阵分析方法，正在智能算法的演进历程中持续释放着独特的数学能量。

矩阵运算是线性代数的核心组成部分，也是深度学习模型构建和优化的数学基础。从基本的前向传播到复杂的注意力机制，都依赖于高效、稳定的矩阵计算实现。随着深度学习模型规模的不断扩大和应用场景的持续拓展，矩阵运算的优化和创新将继续成为推动这一领域发展的关键动力。理解矩阵运算的原理和应用，不仅有助于更好地设计和实现深度学习模型，也能为应对未来的计算挑战奠定坚实基础。