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2026-02-11andy阅读(369)评论(0)

AI 集群的功耗挑战与 DVFS 简介 随着AI模型规模的爆炸式增长，支持这些模型的计算集群（无论是使用高性能CPU还是GPU）消耗的能源也水涨船高。高功耗不仅意味着高昂的电费，还会带来巨大的散热压力和潜在的硬件故障风险。在许多情况下，集群...

2026-02-11andy阅读(313)评论(0)

在脱离了熟悉的 CUDA 生态后，针对华为昇腾（Ascend）硬件进行深度学习模型推理性能优化，是许多开发者需要面临的挑战。昇腾平台的核心是 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）工具链...

2026-02-10andy阅读(738)评论(0)

随着大模型的体积不断增长，如何在资源受限的端侧设备上高效运行这些模型成为了关键挑战。Apple M系列芯片，特别是最新的M3系列，通过其独特的统一内存架构（Unified Memory Architecture, UMA），为端侧大模型推理...

2026-02-10andy阅读(354)评论(0)

混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）通过稀疏激活实现模型扩展，显著提升了参数量和训练效率。然而，其核心组件——路由器（Router）——在将输入Token分配给不同专家（Expert）时，带来了两大基础设施挑战：专...

2026-02-10andy阅读(255)评论(0)

存算一体架构（CIM）：AI算力下一阶段的性能飞跃还是工程挑战？ 随着AI模型（尤其是大语言模型和Transformer架构）的规模爆炸式增长，对算力的需求也急剧上升。然而，传统的冯·诺依曼（Von Neumann）架构正在成为限制AI加速...

2026-02-10andy阅读(457)评论(0)

在深度学习模型优化，尤其是移动端（如高通Adreno NPU、华为Ascend NPU等）部署时，我们通常认为1×1卷积（点卷积）由于其极少的浮点运算量（FLOPs）理应比3×3卷积快得多。然而，在实际的NPU性能测试中...

2026-02-09andy阅读(441)评论(0)

在大规模数据中心集群中，网络拓扑通常采用多级架构（如Fat-Tree或Spine-Leaf），跨越不同交换机（尤其是跨越核心交换机）的通信，相比同一交换机下的通信，往往具有更高的延迟和更大的带宽开销。对于需要高频、低延迟通信的应用（如分布式...

2026-02-09andy阅读(239)评论(0)

Megatron-LM是由NVIDIA开发的一套用于训练超大规模语言模型的框架。随着模型参数量突破万亿级别，任何单一的并行技术都难以高效地在有限的硬件资源上完成训练。Megatron-LM通过巧妙地结合三种主要的并行策略——张量并行（Ten...

2026-02-09andy阅读(281)评论(0)

深度学习模型训练过程中，如果发现训练损失（Loss）突然飙升并变为NaN（Not a Number），通常标志着梯度爆炸或数值溢出。虽然直接的数值问题需要ML工程师从模型结构、学习率、或数据预处理层面解决，但作为Infra（基础设施）工程师...

2026-02-09andy阅读(408)评论(0)

在现代深度学习分布式训练中，NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 是实现高性能 GPU 间通信的核心工具。NCCL 提供了多种通信算法来优化 All-Reduce、Broadcast...