2026年03月的文章

2026-03-11andy阅读(39)评论(0)

如何构建一个极致省钱的 Serverless MLOps 蓝图 在 AI 模型部署的早期阶段，许多团队都会面临一个棘手的问题：为了维持一个 24/7 在线的推理端点，即使在没有流量的情况下，昂贵的 GPU 实例（如 NVIDIA A10/A...

2026-03-11andy阅读(42)评论(0)

引言 在移动端 AI 部署中，为了追求极致的能效比，通常会将计算任务从 CPU/GPU 卸载到专用的 DSP（数字信号处理器）上。高通 Hexagon DSP 凭借其 HVX（Hexagon Vector Extensions）指令集，能够...

2026-03-11andy阅读(36)评论(0)

如何通过 Vulkan 接口压榨移动端 GPU 算力：详解计算管线与内存屏障的极致优化 在移动端 AI 推理框架（如 NCNN、MNN）中，Vulkan 已经成为跨平台 GPU 加速的事实标准。相比传统的 OpenGL ES，Vulkan ...

2026-03-11andy阅读(39)评论(0)

前言 在安卓端侧推理（如使用 MNN、NCNN 或 TFLite）时，经常会遇到框架不支持某些特殊算子（如特定的激活函数、自定义的特征融合层）的情况。此时，如果回退到 CPU 执行会造成严重的性能瓶颈。本文将介绍如何编写一个 OpenGL ...

2026-03-11andy阅读(41)评论(0)

在现代 AI 基础设施中，MLOps 平台不仅要处理常规的模型训练与部署，还需面对 GPU 资源碎片化、模型性能漂移以及复杂推理流水线中的延迟抖动。传统的基于阈值的告警往往导致‘告警风暴’。本文将介绍如何结合 Prometheus 监控数据...

2026-03-10andy阅读(35)评论(0)

背景 在 Android 端侧 AI 推理场景中，模型输入往往来自于相机预览流或图像处理器。传统的做法是将数据从 Vendor 进程拷贝到 App 进程，再拷贝给推理引擎。对于 4K 图像或高频推理任务，这种 memcpy 会显著增加延迟并...

2026-03-10andy阅读(39)评论(0)

如何利用模型服务网格在 LLM 部署中实现流量管理与安全策略 在生成式 AI 时代，大语言模型（LLM）的部署不再只是简单的端口映射。由于 LLM 推理具有高延迟、显存密集、请求周期长等特点，传统的微服务治理手段难以直接复用。本文将重点探讨...

2026-03-10andy阅读(36)评论(0)

如何优化 Android 端 AI 模块启动：详解动态库的延迟加载策略 在 Android 端集成 NCNN、MNN 或 TensorFlow Lite 等 AI 框架时，开发者常面临一个难题：这些框架生成的 .so 动态链接库通常很大（往...

2026-03-10andy阅读(35)评论(0)

如何利用 RenderScript 实现 Android 高性能图像预处理 在移动端 AI 推理（如使用 TensorFlow Lite 或 MNN）的过程中，图像预处理（缩放、归一化、色域转换）往往会成为整体耗时的瓶颈。虽然 Google...

2026-03-10andy阅读(37)评论(0)

为什么选择 FP16？ 在移动端 AI 推理中，内存带宽和功耗通常是最大的性能瓶颈。相比传统的 FP32（单精度浮点），FP16（半精度浮点）不仅能减少 50% 的模型内存占用和带宽需求，还能在支持 ARMv8.2-A 指令集的 CPU 上...