人工智能和大数据

2026-07-07andy阅读(143)

在众多向量数据库中，Weaviate 凭借其独特的 GraphQL 原生接口、多租户架构和内置的模块化生态系统，在 AI 基础设施领域占据了一席之地。与 Milvus 专注于高性能检索、ChromaDB 追求轻量级不同，Weaviate 最...

2026-07-07andy阅读(165)

为什么需要量化KV Cache？ 在大语言模型（LLM）的推理过程中，KV Cache（Key-Value Cache）是一个绕不开的核心组件。当模型以自回归方式逐Token生成文本时，对于Decoder-only架构的Transforme...

2026-07-06andy阅读(147)

引言：大模型训练的内存困境 随着GPT-4、Llama 3、Qwen等大语言模型（LLM）的参数规模突破千亿甚至万亿级别，单张GPU的显存早已无法容纳完整的模型训练。以Llama 3 70B为例，仅模型权重（FP16）就需要约140GB显存...

2026-07-06andy阅读(184)

引言：为什么模型量化成为大模型落地的关键瓶颈 2024年以来，大语言模型（LLM）的参数规模竞赛已经进入一个微妙阶段——模型能力在持续提升，但部署成本成为了横亘在大多数企业与开发者面前的现实障碍。以Llama 3.1 70B为例，其FP16...

2026-07-05andy阅读(428)评论(0)

背景 在嵌入式设备或 Android/iOS 开发中，AI 模型的推理性能不仅取决于算法复杂度，还深受系统资源调度的影响。很多开发者会发现，ncnn 在连续推理时，由于系统底层的 malloc 和 free 导致内存碎片或内核锁竞争，从而引...

2026-07-05andy阅读(518)评论(0)

如何处理 GPU 的 ECC 可修正错误：立即下线还是坚持到训练结束？ 背景 在深度学习集群中，GPU 显存错误（ECC Error）是运维和算法工程师经常面临的难题。当系统报出“可修正错误”（Correctable Error）时，你的训...

2026-07-05andy阅读(395)评论(0)

如何利用 GPTQ 与 AWQ 算法实现 LLM 4-bit 量化：原理剖析与端侧适配指南 大语言模型（LLM）如 Llama 3、Qwen 等动辄数十亿的参数量，让移动端和边缘侧部署面临巨大的显存挑战。4-bit 量化技术通过将模型权重从...

2026-07-05andy阅读(444)评论(0)

如何通过流水线排布优化摩尔线程 MT-S 系列显卡的 Transformer 算子性能 在国产 GPU 适配过程中，摩尔线程（Moore Threads）的 MUSA 架构表现出色。但要榨干其 MT-S 系列（如 MT-S80/MT-S30...

2026-07-04andy阅读(132)

引言：数据架构的演进之路 大数据技术在过去十年经历了飞速的演进，从最初的Hadoop HDFS + MapReduce批处理架构，到Spark带来的内存计算革命，再到数据湖（Data Lake）概念的兴起，每一步都推动着数据处理能力的边界不...

2026-07-04andy阅读(147)

在机器学习项目中，我们常常花费大量时间在特征工程和模型选择上，却容易忽略一个同样关键的环节——超参数调优（Hyperparameter Tuning）。超参数是模型训练前需要手动设置的参数，它们不像权重参数那样通过梯度下降自动学习，而是需要...