汤不热吧

2026-02-25andy阅读(2)评论(0)

如何彻底解决AI模型训练的不确定性：从随机种子到环境依赖的全路径管理 在AI基础设施管理中，最令工程师头疼的问题莫过于“在我本地运行正常，但在生产服务器上效果下降”或“同样的参数跑两次，结果完全不同”。这种不确定性通常源于随机化管理不善和环...

2026-02-25andy阅读(2)评论(0)

如何使用 unsafe.Pointer 与 uintptr 在 Go 中实现黑盒内存地址操作 Go 语言通过强类型系统保证了内存安全，但在某些底层开发场景（如系统调用、自定义序列化或极端的性能优化）中，我们需要像 C 语言一样直接操控内存。...

2026-02-25andy阅读(3)评论(0)

如何通过内存对齐 Padding 提升 Go 结构体在 CPU 缓存行中的访问性能 在现代多核 CPU 架构中，内存访问的最小单位并非单个字节，而是被称为缓存行（Cache Line）的数据块，通常为 64 字节。当多个线程（或 Gorou...

2026-02-24andy阅读(7)评论(0)

如何利用华为迁移工具自动化实现 CUDA 到 CANN 的算子代码映射 随着国产算力加速卡的应用普及，将原本运行在 NVIDIA GPU 上的 CUDA 算子迁移到华为昇腾 Ascend NPU 环境已成为开发者的核心痛点。本文将详解如何利...

2026-02-24andy阅读(7)评论(0)

如何通过 Kubeflow Pipelines 深入解耦并并行化 AI 训练流水线 在现代 AI 生产环境中，单一的巨型脚本（Monolithic script）已成为迭代效率的杀手。通过将 AI 流程分解为有向无环图（DAG），我们可以实...

2026-02-24andy阅读(10)评论(0)

1. 为什么大模型推理会受限于 HBM？ 在大模型（LLM）推理过程中，Transformer 架构中存在大量的逐元素（Element-wise）操作，如 Add、LayerNorm、Mul 和 Silu 等。在标准的执行流中，每个算子都需...

2026-02-24andy阅读(7)评论(0)

如何利用 Ascend C 手写高性能算子：解决昇腾模型不支持算子的终极方案 在将深度学习模型部署到昇腾（Ascend）昇腾 AI 处理器时，经常会遇到某些算子在 CANN 算子库中不存在或者性能不达标的情况。这时，使用 Ascend C（...

2026-02-24andy阅读(7)评论(0)

如何解决昇腾 NPU 上频繁创建张量导致的内存碎片问题 在将模型从 CUDA 迁移到昇腾 NPU（Ascend）时，很多开发者会遇到一个诡异现象：通过 nvidia-smi 类似的工具观察，显存（HBM）占用并没满，但程序却频繁报出 Out...

2026-02-24andy阅读(13)评论(0)

如何利用 Kubeflow Pipelines 与 Optuna 构建自动化模型迭代的 AutoML 管道？ 在现代 MLOps 体系中，持续训练（Continuous Training, CT）是核心环节。然而，大多数流水线仅能实现“固定...

2026-02-24andy阅读(10)评论(0)

如何解决 Go 语言中接口 nil 判定的陷阱 在 Go 语言开发中，判定一个变量是否为 nil 是最基础的操作。然而，在处理接口（interface）类型时，很多开发者会遇到一个极其隐蔽的坑：一个存储了 nil 指针的接口变量，在进行 *...