人工智能和大数据

2026-08-20andy阅读(51)

为什么需要自定义算子？ 在深度学习的工程实践中，TensorFlow 提供了数百个内置算子（Operator），覆盖了从基础矩阵运算到复杂卷积、注意力机制的绝大多数场景。然而，当你的模型需要特殊的数学变换、与硬件深度绑定的优化逻辑，或者 T...

2026-08-19andy阅读(63)

Table of Contents Toggle 引言：为什么 Pinecone 值得关注 Pinecone 架构解析：Serverless vs Pod-based Serverless 架构 Pod-based 架构 索引创建与配置详解...

2026-08-19andy阅读(57)

引言：为什么梯度累积是大模型训练的”隐形基础设施” 在 ChatGPT 横空出世的三年后，大模型训练的”显学”似乎已经从单卡微调转移到了千卡预训练。各类技术文章铺天盖地讨论着 3D 并行、Ze...

2026-08-19andy阅读(67)

引言：LLM 推理服务的吞吐量困局 当我们将一个大语言模型部署到生产环境时，最核心的挑战往往不是模型本身的精度，而是如何高效地利用 GPU 算力服务海量并发请求。一个 7B 参数的模型在单张 A100 上串行推理，每个请求可能需要数百毫秒到...

2026-08-18andy阅读(62)

2025年，AI工程界出现了一个新的术语——Context Engineering（上下文工程）。OpenAI的应用研究工程师Taran Kon在一场演讲中明确提出：“Context engineering is the del...

2026-08-17andy阅读(69)

引言：为什么理解 Catalyst 对 Spark 开发者至关重要 在日常的 Spark SQL 开发中，我们写下一条 SQL 语句或一段 DataFrame API 调用，Spark 便能在海量数据上高效执行。这种”写起来简单...

2026-08-08andy阅读(101)

在科学计算与数据分析领域，概率统计与随机模拟是不可或缺的核心工具。无论是金融风控中的风险评估、物理仿真中的粒子行为建模，还是机器学习中的贝叶斯推断，都离不开对随机现象的精确建模与高效模拟。Python 生态中，NumPy 提供了高性能的随机...

2026-08-08andy阅读(88)

在 TensorFlow 2.x 的即时执行模式下， 1tf.GradientTape 是实现自动微分的核心工具。大多数教程只涉及最基础的”前向传播 → 计算损失 → 反向传播”流程，但在真实生产场景中，我们经常需要...

2026-08-08andy阅读(88)

为什么选择 Vespa 而非传统向量数据库 在向量搜索领域，大多数人首先想到的是 Pinecone、Milvus 或 Qdrant 这样的专用向量数据库。然而，Yahoo（现 Verizon Media）开源的 Vespa 搜索引擎在实时搜...

2026-08-07andy阅读(109)

引言：为什么大模型训练需要 FP8？ 随着大语言模型的参数量从数十亿迈向数千亿，训练过程中的显存消耗和计算吞吐成为核心瓶颈。以 Llama 3 405B 为例，使用 BF16 精度训练仅模型参数就需要约 810GB 显存，加上梯度、优化器状...