人工智能和大数据

2026-02-17andy阅读(102)评论(0)

深度学习模型在手机或嵌入式设备上运行时，性能优化不仅仅是为了追求速度，更关键的是控制功耗和散热。高计算负载会导致设备温度急剧上升，一旦达到系统设定的阈值，操作系统会强制降低CPU/GPU的工作频率（即热降频或Thermal Throttli...

2026-02-17andy阅读(84)评论(0)

NVIDIA 的 Unified Memory (UM) 或称托管内存（Managed Memory），是 CUDA 6.0 引入的一项重要特性。它旨在通过提供一个统一的地址空间，让 CPU（Host）和 GPU（Device）可以共享数据...

2026-02-17andy阅读(145)评论(0)

导语：数据世系在AI可解释性与可审计性中的核心价值 在AI模型部署和运维（MLOps）的实践中，模型输出的可靠性往往取决于其训练数据的质量和版本。当模型在生产环境中出现意外行为或偏差时，我们必须能够迅速且精确地回答一个关键问题：这个模型是使...

2026-02-16andy阅读(94)评论(0)

在高性能计算和深度学习领域，NVIDIA的Triton编译器正逐渐成为编写高性能GPU内核（尤其针对矩阵乘法等张量操作）的首选工具。一个常被问到的面试问题是：为什么一个编译器生成的代码，在某些场景下，能够反超由经验丰富的专家手动编写、并经过...

2026-02-16andy阅读(101)评论(0)

矩阵乘法（GEMM）是高性能计算中最基础且最核心的操作之一。然而，简单的三层循环实现（ijk顺序）往往效率低下，主要瓶颈在于CPU L1/L2缓存的频繁失效（Cache Miss）。这是因为在默认的行主序（Row-Major）存储中，访问矩...

2026-02-16andy阅读(80)评论(0)

在移动端进行实时视频流AI推理，最大的性能瓶颈往往不在模型计算本身，而在于数据在CPU和GPU之间的搬运（内存拷贝）以及颜色空间转换（YUV到RGB）。传统的处理流程是：摄像头采集YUV数据 -> CPU接收 -> CPU进行YUV转RGB...

2026-02-16andy阅读(80)评论(0)

Warp Divergence（线程束分化）是CUDA编程中一个极其重要的概念，它直接关系到核函数（Kernel）的执行效率。对于追求极致性能的高性能算子来说，理解并消除Warp Divergence是提升速度的关键。 1. 什么是Warp...

2026-02-16andy阅读(81)评论(0)

在现代AI系统中，特征平台（Feature Platform, FP）是连接数据工程和模型服务的关键枢纽。它的任何中断，无论是数据丢失还是服务延迟，都会直接影响到实时预测的准确性和用户体验。因此，实现高可用性（HA）和容错机制（FT）是特征...

2026-02-16andy阅读(81)评论(0)

MediaPipe 是 Google 开源的一个跨平台、可定制的机器学习框架，它在端侧推理和实时数据流处理方面表现出色。手势识别（如 MediaPipe Hands）是其最经典的用例之一。理解 MediaPipe 如何调度其内部的多任务处理...

2026-02-16andy阅读(125)评论(0)

随着大模型（LLM）的飞速发展，将这些强大的AI能力部署到资源受限的手机等端侧设备上，成为了AI工程化的一大挑战。Llama系列模型虽然效果优秀，但其巨大的参数量和高昂的内存需求，使得直接部署几乎不可能。本文将详细讲解如何通过4-bit量化...