【ml-engineering 翻译系列】NV GPU Debug实用指南（如何监控真实GPU利用率，正确判断是否重启GPU等）
ering 。这篇文档是NVIDIA GPU故障排查的实用指南，主要包含以下干货内容：
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NVIDIA
DeepSeek开源周首发，H800算力狂飙，网友：提升GPU效率可以，别毁了我的Nvidia股票！
DeepSeek开源周启动，FlashMLA项目因高效MLA解码内核受到关注。此项目优化了可变长度序列处理，并显著降低了GPU内存使用和计算成本。
速递｜英伟达黄仁勋：市场对DeepSeek的影响理解错误
Nvidia CEO Jensen Huang praised DeepSeek’s R1 open-source inference model, stating it is ‘incredibly exciting,’ despite market skepticism. He believes this could accelerate AI adoption rather than indicating less need for computing resources.
刚刚！老黄亲自下场灭火：市场误读 Deepseek，数字孪生将爆发，AI 发展远未结束
Nvidia掌门人黄仁勋表示，市场对AI的理解存在误区。他认为预训练、推理只是AI发展的开始，并强调后训练才是智慧的关键阶段。他还指出企业需构建数据智慧层，利用元数据和压缩比高的语义层来管理海量原始数据。
DeepSeek-R1 用来优化GPU 内核？代码自动生成还比人写得好！
英伟达工程师使用DeepSeek-R1模型结合推理时扩展技术，让AI自动生成GPU内核代码，并在某些情况下比人工优化的代码表现更好。
太猛了！英伟达让 Deepseek R1 编写 GPU 内核，结果 R1 写的比熟练工程师还好
英伟达使用DeepSeek-R1模型加上推理时序scaling技术，让AI自动生成GPU内核代码，并在KernelBench Level 1上实现100%数值正确性。这是对AI推理能力的突破，未来可应用于自动优化底层代码，加速AI技术发展。
英伟达黑科技登场！RTX神经纹理压缩，显存用量狂减96%
NVIDIA的RTX神经纹理压缩技术通过AI算法大幅优化3D应用中的纹理存储和渲染效率，显存占用降低96%，为游戏和图形设计带来革命性突破。该技术目前处于beta测试阶段，并已在多种显卡上得到验证，未来将广泛应用提升游戏画质和兼容性。
对DeepSeek的五大误解！
中国AI公司DeepSeek的R1模型发布引发全球关注。Tanishq博士揭示五大误解，指出DeepSeek早在2023年已推出编程模型，并详细介绍训练成本及技术创新，反驳算力扩展、抄袭等质疑，强调技术突破不分国界。