<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>GPU加速 on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/gpu%E5%8A%A0%E9%80%9F/</link><description>Recent content in GPU加速 on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 23 May 2026 08:55:34 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/gpu%E5%8A%A0%E9%80%9F/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Newton：Disney+Google+NVIDIA联手打造的GPU加速物理仿真引擎</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/newton-gpu-accelerated-physics-simulation-guide/</link><pubDate>Thu, 09 Apr 2026 12:35:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/newton-gpu-accelerated-physics-simulation-guide/</guid><description>&lt;h1 id="newtondisneygooglenvidia联手打造的gpu加速物理仿真引擎">Newton：Disney+Google+NVIDIA联手打造的GPU加速物理仿真引擎&lt;/h1>
&lt;h2 id="1-学习目标">§1 学习目标&lt;/h2>
&lt;p>通过本文，你将掌握：&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>Newton的核心设计理念与技术架构&lt;/li>
&lt;li>NVIDIA Warp与MuJoCo Warp的继承关系&lt;/li>
&lt;li>完整的仿真功能分类（12大类50+示例）&lt;/li>
&lt;li>GPU加速的底层原理与CUDA调度机制&lt;/li>
&lt;li>机器人仿真完整工作流程（URDF导入、控制器、IK求解）&lt;/li>
&lt;li>柔体与软体物理仿真（Cloth/Cable/Softbody）&lt;/li>
&lt;li>多物理场耦合仿真（MPM + 刚体）&lt;/li>
&lt;li>自定义扩展与二次开发方法&lt;/li>
&lt;li>性能优化与最佳实践&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="2-背景与项目定位">§2 背景与项目定位&lt;/h2>
&lt;h3 id="21-物理仿真引擎生态">2.1 物理仿真引擎生态&lt;/h3>
&lt;p>当前主流物理仿真引擎可分为三类：&lt;/p></description></item><item><title>llama.cpp：104k Stars 纯C/C++实现的高效LLM推理框架</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/llama-cpp-gogu-gpu-llm-inference-guide/</link><pubDate>Mon, 06 Apr 2026 22:45:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/llama-cpp-gogu-gpu-llm-inference-guide/</guid><description>&lt;h2 id="学习目标">学习目标&lt;/h2>
&lt;p>通过本文，你将全面掌握以下核心能力：&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>深入理解 llama.cpp 的项目定位和技术架构&lt;/li>
&lt;li>学会在各种硬件上运行 LLM（CPU、GPU、Apple Silicon）&lt;/li>
&lt;li>掌握 GGUF 格式模型的下载和使用&lt;/li>
&lt;li>理解量化技术原理和不同量化级别的选择&lt;/li>
&lt;li>学会构建 llama.cpp Server 并通过 API 调用&lt;/li>
&lt;li>掌握性能优化技巧和内存管理&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;hr>
&lt;h2 id="1-项目概述">1. 项目概述&lt;/h2>
&lt;h3 id="11-是什么">1.1 是什么&lt;/h3>
&lt;p>&lt;strong>llama.cpp&lt;/strong> 是 Facebook LLaMA 架构的纯 C/C++ 移植版本，专门用于在 CPU 和 GPU 上高效推理 GGUF 格式的大语言模型（LLM）。它的核心特点是&lt;strong>无需 GPU 即可运行 LLM&lt;/strong>，支持多种硬件架构。&lt;/p></description></item><item><title>Ollama：本地大模型运行完全指南</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/ollama-local-llm-guide/</link><pubDate>Mon, 06 Apr 2026 22:18:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/ollama-local-llm-guide/</guid><description>&lt;h2 id="学习目标">学习目标&lt;/h2>
&lt;p>通过本文，你将全面掌握以下核心能力：&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>深入理解 Ollama 的项目定位、核心概念和设计理念&lt;/li>
&lt;li>掌握 Ollama 的安装、配置和基本使用方法&lt;/li>
&lt;li>学会运行和管理各种大模型（Llama、Gemma、Mistral 等）&lt;/li>
&lt;li>理解 Modelfile 自定义模型配置&lt;/li>
&lt;li>掌握 OpenAI 兼容 API 服务搭建&lt;/li>
&lt;li>理解 Agent 和 ReAct 模式&lt;/li>
&lt;li>学会 GPU 加速配置和多模态模型使用&lt;/li>
&lt;li>掌握 Ollama 与 LangChain 的集成方法&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;hr>
&lt;h2 id="1-项目概述">1. 项目概述&lt;/h2>
&lt;h3 id="11-是什么">1.1 是什么&lt;/h3>
&lt;p>&lt;strong>Ollama&lt;/strong> 是一个让你在&lt;strong>本地机器上运行开源大模型&lt;/strong>的平台。它提供了简单的命令来下载、运行和管理 AI 模型，无需云服务，完全离线可用。&lt;/p></description></item></channel></rss>