人工智能和大数据

2026-01-31andy阅读(47)评论(0)

导言：为什么我们需要因果解释？ 在AI模型部署中，可解释性（XAI）是信任和合规性的基石。然而，传统的XAI方法如LIME和SHAP，本质上是基于特征的局部相关性（Association）。它们能回答“哪些特征导致了当前的预测结果？”，但无...

2026-01-31andy阅读(44)评论(0)

概述：为什么需要分布式 Faiss 检索 随着深度学习模型产生的向量维度和数量爆炸式增长（例如，十亿级以上的向量），单台服务器的内存和计算能力（即使配备了多张高性能 GPU）也难以完全容纳和处理。Faiss 提供了强大的机制来应对这种超大规...

2026-01-31andy阅读(43)评论(0)

在构建大型深度学习模型时，分布式数据并行（DDP）是提高训练速度的关键技术。然而，许多人误以为分布式训练只是简单地将模型复制到多张卡上并行计算。事实并非如此，真正的效率瓶颈在于梯度同步。PyTorch DDP通过其独特的梯度桶（Gradie...

2026-01-31andy阅读(31)评论(0)

在 AI 部署和推理加速的过程中，模型加载速度是影响启动时间和用户体验的关键因素之一。特别是对于拥有数千万甚至数十亿参数的大规模模型，例如大型语言模型（LLMs），加载 state_dict 往往需要大量时间。 本文将深入探讨 PyTorc...

2026-01-31andy阅读(42)评论(0)

在深度学习训练和推理过程中，我们经常会发现 GPU 使用率不高，或者训练速度远低于预期。这往往不是 GPU 计算慢，而是因为数据加载和预处理（Data I/O）成为了瓶颈，导致 GPU 必须等待 CPU 准备好下一批数据。这种等待被称为“数...

2026-01-31andy阅读(43)评论(0)

在构建高性能AI训练服务器，尤其是涉及大型语言模型（LLM）或多模态模型的训练时，GPU之间的通信带宽往往成为整体性能的瓶颈。忽视互联技术（Interconnect）的选择，是许多开发者在组装硬件时常犯的“大坑”。本文将深入比较NVLink...

2026-01-31andy阅读(50)评论(0)

在金融、医疗或招聘等高度监管的行业中，仅仅依靠高精度的AI模型是不够的。当模型做出关键决策（如拒绝贷款或诊断疾病）时，必须能够向用户或监管机构提供清晰、公正且可追溯的解释。这就是可解释人工智能（XAI）的核心价值。 SHAP（SHapley...

2026-01-30andy阅读(36)评论(0)

NVIDIA Nsight Systems (NSS) 是一个强大的系统级性能分析工具，它能够帮助开发者深入了解 GPU 和 CPU 之间的交互，以及 CUDA 算子（Kernel）的执行效率。对于深度学习应用而言，理解哪个算子耗时最长是性...

2026-01-30andy阅读(39)评论(0)

别再神话国产芯片：深度解析算子库生态对国产 GPU 落地限制的底层逻辑 近年来，国产GPU在硬件设计上取得了显著进步。然而，当讨论它们在深度学习或高性能计算（HPC）领域的实际应用时，人们往往忽略了一个致命的核心问题：算子库生态。算子库生态...

2026-01-30andy阅读(34)评论(0)

作为处理大规模日志或时序数据的核心技术，Elasticsearch集群的存储成本和查询性能是需要持续优化的矛盾点。分层存储架构（Hot-Warm-Cold/Frozen）是解决这一问题的标准方案，它允许我们将最新、访问频率高的数据存储在高性...