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Design-CP 为 RFdiffusion 3 引入了上下文并行推理策略，通过将二次激活分布到多个 GPU 上，实现了大型多聚体蛋白质纳米颗粒的全原子设计，从而在较小的 GPU 集群上使大规模组装蛋白质设计变得可行。
一条详细总结《大规模并行处理器编程》一书的推文串，重点介绍CUDA和GPU编程概念、优化技术以及并行模式。
作者使用65536个低成本RISC-V微控制器（CH570）自制了一个GPU类并行计算集群，实现了QVGA分辨率渲染，并解决了电源、散热和编程自动化等工程挑战。
本文解释了GPU如何为深度学习工作，涵盖了它们为何适合并行矩阵计算、CPU与GPU的区别，以及VRAM和张量核心等关键概念。
研究人员提出利用声波和phi-bits构建神经形态设备，以更好地模拟生物神经元，有望实现更快、更节能的计算，用于模式识别和数据分析。
本文研究针对具有伪布尔约束的布尔可满足性问题的并行连续局部搜索（CLS），发现冗余约束会抑制收敛，且CLS在混合设置中作为子求解器具有潜力。
探索使用幺半群进行易并行数据处理，表明霍纳规则和Boyer-Moore多数投票算法等传统串行算法可通过幺半群组合实现并行化。同时介绍了垂直幺半群组合，用于高效的嵌套分组聚合。
关于使用 Claude Managed Agents 构建多智能体团队的全面指南，涵盖角色设计、模型混合和并行执行，以将团队从1个扩展到20个智能体。
Python 3.14 引入了禁用全局解释器锁（GIL）的功能，实现了多线程代码的真正并行执行，克服了长期存在的限制。
一份精选的CUDA编程主要书籍列表，涵盖从入门到高级主题，包括C++和Python，重点提供适用于NVIDIA GPU并行计算的实用资源。
Accelerate 是 Haskell 中用于高性能并行数组计算的嵌入式领域特定语言，支持在线编译到多核 CPU 和 CUDA GPU。
本文介绍了康奈尔大学虚拟工作坊提供的免费在线教程，内容涵盖使用 C 语言进行基础 CUDA 编程，并包括先决条件和附加资源。