人工智能和大数据

2026-02-11andy阅读(62)评论(0)

处理百万级（1M）上下文长度是大型语言模型（LLM）面临的巨大挑战。传统的自注意力机制（Self-Attention）在序列长度$N$上具有$O(N^2)$的计算复杂度和内存占用，导致单个GPU无法容纳如此巨大的KV Cache和中间激活。...

2026-02-11andy阅读(59)评论(0)

简介：软件定义AI算力与显存池化 在现代AI训练和推理集群中，GPU显存（VRAM）是核心且昂贵的资源。传统的资源分配方式是静态的，即一个任务独占一台服务器上的一个或多个GPU及其全部显存。这种模式常导致两个主要问题：资源碎片化和低利用率。...

2026-02-11andy阅读(58)评论(0)

作为Elasticsearch（ES）的资深用户，我们深知数据的删除操作并非简单的“一删了之”。标准的物理删除操作会在ES内部留下“tombstone”（删除标记），这些标记只有在后续的段合并（Segment Merge）过程中才会被清理，...

2026-02-11andy阅读(59)评论(0)

混合精度（Mixed Precision）量化是解决端侧AI模型部署中“精度损失”与“推理加速”矛盾的核心策略。当我们对整个模型进行激进的INT8量化时，通常会发现少数几个关键层（如Attention机制中的线性层、Softmax输入层或模...

2026-02-11andy阅读(60)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(63)评论(0)

引言：为什么传统的RAG难以满足合规要求？ 大型语言模型（LLM）在生成内容方面表现出色，但在金融、医疗或法律等高度监管领域，它们最大的弱点——“幻觉”（Hallucination）和缺乏可追溯性——成为了致命的合规风险。 传统的检索增强生...

2026-02-11andy阅读(54)评论(0)

为什么 Faiss 会 OOM 或崩溃？ 在生产环境中处理数千万乃至数十亿的向量时，Faiss 索引的内存消耗是一个核心挑战。导致服务器 OOM (Out of Memory) 或索引崩溃的主要原因通常有两个： 索引结构选择不当 (Inde...

2026-02-11andy阅读(55)评论(0)

模型压缩是AI模型在端侧部署和加速推理的关键步骤。在众多压缩技术中，结构化剪枝（尤其是通道剪枝）因其能直接减少参数数量和计算量（FLOPs），成为实现模型体积减半的有效手段。本文将聚焦于如何结合L1稀疏化训练和通道剪枝，在PyTorch框架...

2026-02-11andy阅读(72)评论(0)

如何解决模型PTQ后在端侧精度断崖式下跌的问题：详解PTQ与QAT量化技术 随着AI模型部署到手机、IoT设备等端侧硬件的需求日益增加，模型量化（Quantization）成为了提升推理速度和减少内存占用的关键技术。然而，许多开发者发现，在...

2026-02-11andy阅读(63)评论(0)

TensorFlow 在早期的 1.x 版本中，模型存储通常依赖于 Checkpoint 文件（.ckpt）。许多初学者会疑惑：.ckpt 文件里存储的究竟是什么？为什么加载它还需要一个额外的 .meta 文件？ 答案就是 元图（MetaG...