LoRA速度可能不会快很多，但是显存开销会非常显著的降低。因为参数冻结❄了，所以梯度，动量这些显存开销大头都不会存储，只有LoRA🔥的极少量参数需要保存这些信息来更新梯度。

本文详细介绍了如何在不同操作系统上检查CUDA版本的多种方法。主要包括四种方式：1) 使用命令行工具，如nvcc --version；2) 直接查看CUDA安装目录；3) 通过NVIDIA控制面板（仅限Windows）；4) 利用系统环境变量。文章针对Windows、Linux和macOS系统分别提供了具体的操作步骤和命令，包括使用命令提示符、终端，以及查看特定文件和目录等方法。这些方法涵盖了从基本到高级的多种检查方式，能够满足不同用户的需求，帮助他们准确地确定系统中安装的CUDA版本。

算法岗可谓人工智能领域最受欢迎的岗位之一，然而不少人对于算法岗真正的工作内容和技能要求却不是很了解，对于算法岗的面试技巧也只局限于在简历上“堆项目”“放顶会”。

Layer Normalization (LN) 和 Batch Normalization (BN) 是深度学习中两种重要的归一化技术，主要区别在于归一化维度、适用场景和计算方式。BN在batch维度上归一化，适合CNN；LN在特征维度上归一化，适合RNN和Transformer。BN依赖batch size，而LN不受影响。BN在训练和推理阶段可能不同，LN保持一致。选择使用哪种技术需要根据具体应用场景和模型结构进行权衡。

本文详细介绍了Diffusion模型中U-Net的结构和功能。U-Net是一个编码器-解码器网络，包含下采样路径、上采样路径、瓶颈层和跳跃连接。它接收噪声图像、时间步长和条件信息作为输入，通过多层处理预测噪声。U-Net的特点包括使用残差块、注意力机制、组归一化和SiLU激活函数。它能够处理多尺度信息，捕获局部和全局特征，适用于各种图像分辨率。文章还讨论了U-Net的变体，如用于条件生成的交叉注意力层和额外的控制机制。总的来说，U-Net在Diffusion模型中扮演着关键角色，负责逐步清理图像的过程。