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PaddlePaddle是由百度开发的深度学习平台，具有动静统一的框架设计，支持大规模分布式训练和高性能推理，广泛应用于金融、医疗等多个领域。其端到端的开发套件和丰富的工具组件，为科研和产业需求提供了高效支持。该平台解决了传统深度学习框架在大规模训练和多场景应用中的挑战，通过自适应混合并行训练技术和模型优化，显著提升了模型的生产与应用效率。尽管如此，实验流程的自动化、超参数调优、性能监控和模型泛化能力等方面仍有改进空间，以进一步提高实验效率和模型性能。

本文介绍了在 Ubuntu 系统上安装 CUDA 和 PyTorch 等 GPU 深度学习环境的流程。重点强调了使用命令 nvidia-smi 检查 NVIDIA 驱动和 CUDA 版本的重要性，以及通过 PyTorch 的 torch.cuda 模块验证 GPU 的可用性、数量和当前使用的 GPU。这些步骤为深度学习和深度强化学习项目提供了必要的技术支持，确保在训练和应用算法时系统具备充足的计算能力，从而推动相关研究和应用的发展。