人工智能和大数据

2026-07-05andy阅读(587)评论(0)

如何解决 PyTorch 模型迁移至昇腾 NPU 时的算子性能瓶颈与精度漂移 在国产化替代的浪潮中，将深度学习模型从 CUDA 环境迁移到华为昇腾（Ascend）CANN 平台，绝非简单的 device=’cuda’...

2026-07-05andy阅读(53)

引言：大模型推理为何成为部署瓶颈 2024年以来，大语言模型（LLM）的能力持续攀升，从GPT-4、Claude 3到Llama 3、Qwen2，模型参数量动辄数百亿，推理成本居高不下。当企业从”调API体验”转向&...

2026-07-05andy阅读(432)评论(0)

如何优化大模型首词延迟：详解预填充阶段的量化加速技巧 在大语言模型（LLM）的部署实践中，首词延迟（Time to First Token, TTFT）是影响用户交互体验的核心指标。当用户输入较长的 Prompt 时，模型需要经历一个漫长的...

2026-07-05andy阅读(342)评论(0)

如何通过 AclLite 封装大幅简化昇腾推理程序的开发流程 在国产昇腾（Ascend）芯片上进行 AI 推理开发时，开发者通常需要直接面对 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 的...

2026-07-05andy阅读(435)评论(0)

在现代深度学习分布式训练中，NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 是实现高性能 GPU 间通信的核心工具。NCCL 提供了多种通信算法来优化 All-Reduce、Broadcast...

2026-07-05andy阅读(453)评论(0)

如何解决昇腾 NPU 上频繁创建张量导致的内存碎片问题 在将模型从 CUDA 迁移到昇腾 NPU（Ascend）时，很多开发者会遇到一个诡异现象：通过 nvidia-smi 类似的工具观察，显存（HBM）占用并没满，但程序却频繁报出 Out...

2026-07-05andy阅读(377)评论(0)

如何针对瑞芯微 RK3588 NPU 进行算子裁剪与加速：实现边缘 AI 的极致响应 在边缘计算领域，瑞芯微 RK3588 以其 6TOPS 的 NPU 算力成为国产芯片的佼佼者。然而，许多开发者发现直接部署模型时，推理速度远达不到预期。这...

2026-07-05andy阅读(336)评论(0)

如何利用 Apple AMX 指令集实现 4-bit 量化 LLM 的端侧加速 随着端侧大语言模型（LLM）的普及，如何在 iPhone 或 Mac 上实现毫秒级的响应速度成为了开发者面临的巨大挑战。Apple 的 A 系列及 M 系列芯片...

2026-07-04andy阅读(19)

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(18)

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...