科研及应用

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GROMACS 与 GPU 加速：分子动力学模拟如何选显卡？

本文介绍分子动力学模拟的计算特点，解释 GROMACS 如何将高度并行的非键相互作用交给 GPU、将控制与约束等逻辑留在 CPU 端，形成典型的 CPU–GPU 协同架构。结合实测结果，说明 GPU 性能发挥高度依赖 CPU 配置和体系规模。最后给出本地和算力云的选卡与配比建议。

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认识并真正用好 YOLO：从模型原理到完整落地流程

本文系统介绍了 YOLO 模型的核心思想与完整使用流程，从目标检测原理出发，结合真实工程实践，讲解了数据采集、标注、模型训练、参数理解以及部署验证等关键环节。文章强调 YOLO 的工程优势与可落地性，适合希望将目标检测真正用到实际场景中的开发者阅读。

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昇腾CANN与PyTorch：AI框架与计算架构的关系

本文探讨了AI框架与硬件的适配关系，以华为的CANN为例，详细介绍了其如何与MindSpore、PyTorch和TensorFlow等框架对接。文章分析了CANN与CUDA的对比，强调了昇腾NPU在AI计算中的优势以及CANN如何优化AI计算性能。通过对硬件与框架的深入了解，本文展示了AI硬件加速技术的关键要素。

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分子动力学模拟该怎么选配置？GROMACS实战的硬件配置指南

从分子动力学模拟的计算本质出发，系统梳理了个人用户选择硬件配置上的真实需求。 GPU 在分子模拟中的核心地位，为何英伟达显卡更具优势，主流软件GROMACS、LAMMPS对CUDA的支持；从实用角度分析了显卡、CPU等取舍逻辑。是选择租用云算力平台还是自购，适合学术论文、个人科研用户追求性价比的配置参考。