GPU是并行渲染的，这样的渲染很高效。但是在实际需求中，有时我们计算片元色值时，需要依赖周围像素点或者某个其他位置像素点的颜色信息，这样的话想要一次性完成绘制就无法做到，需要对纹理进行二次加工处理。
本文简单介绍了使用Python解决使用GPU的方法，并给出了TensorFlow和PyTorch示例；本文还介绍了TensorFlow GPU的安装版本介绍，以及介绍了安装CUDA的详细教程。
julia是2010年开始面世的语言，作为一个10后，Julia必然有前辈们没有的特点。本文着重介绍julia的项目背景、效率问题，如何使用for训练的方式、julia-cuda的实现方式。
在本文中，我们将以chatglm-6b为例详细介绍GPU云主机搭建AI大语言模型的过程，并使用Flask构建前端界面与该模型进行对话。