汤不热吧
是否支持将热数据驻留显存、冷数据存放在 SSD 的分级存储架构？
在训练或部署超大规模AI模型（如千亿参数LLM）时，GPU显存（VRAM）是最大的瓶颈。尽管单卡显存容量不断提升，但模型增长速度更快。解决这一问题的核心技术思路是实现“分级存储”（Memory Tiering），将高频访问的“热数据”驻留在...
人工智能和大数据
第8页GPU 检索支持 INT8 或 BF16 加速吗，对比 FP32 的性能提升倍数是多少？
在现代AI基础设施中，向量检索（Vector Search）是推荐系统、RAG（检索增强生成）和大规模图像识别等应用的核心。当数据集达到数亿甚至数十亿级别时，如何在GPU上高效地执行相似性搜索成为瓶颈。本文将深入探讨GPU检索对INT8和B...
如何设计针对AI-Powered网络安全产品的红队测试？
随着人工智能（AI）在网络安全领域（如EDR、NIDS、恶意软件检测）的广泛应用，传统的红队测试方法已不足以评估这些系统的真实防御能力。攻击者现在不仅攻击代码或配置，更开始攻击系统背后的“大脑”——机器学习模型。设计针对AI安全产品的红队测...
多 GPU 并行检索时，分片同步导致的延迟损耗通常占整体耗时的百分之几？
在高性能AI基础设施中，多GPU并行技术是提升模型检索（如向量搜索、大模型推理）吞吐量和降低延迟的关键。然而，当我们将模型或数据进行分片（Sharding）部署到多个GPU上时，一个不可避免的性能瓶颈随之而来：结果分片同步和聚合的延迟损耗。...
怎样保护基于知识图谱的AI应用免受恶意知识注入？
深入理解知识图谱的脆弱性与防御策略 基于知识图谱（Knowledge Graph, KG）的AI应用，例如复杂问答系统（RAG）、推荐系统或语义搜索，其性能高度依赖于图谱数据的准确性和完整性。然而，这种数据驱动的特性也使其面临一种严重的威胁...
针对高并发检索，多张 RTX 4090 组合与单台 A100 云实例哪个单位成本 QPS 更高？
在AI基础设施的成本效益分析中，决定是采用云端企业级GPU（如NVIDIA A100）还是自建消费级GPU集群（如多张RTX 4090）是一个核心问题。对于高并发检索任务（例如向量数据库嵌入查询或低延迟LLM推理），单位成本QPS（Quer...
当向量索引容量超过单卡显存上限，系统支持自动退回到内存（CPU）检索吗？
在AI基础设施中，特别是进行大规模向量相似性搜索时，使用GPU加速是提高检索速度的关键。然而，当索引的向量数量达到数十亿甚至数万亿时，索引所需的存储容量往往会轻松超过单张GPU的显存上限（如24GB、80GB）。这时，一个核心的工程问题是：...
面对实时写入场景，Faiss 等库如何实现无需全量重刷索引的增量训练？
在构建大规模向量检索系统时，实时数据流入是一个常见挑战。Faiss（Facebook AI Similarity Search）以其高性能著称，但其核心索引结构（如IndexIVF、IndexHNSW）通常是为静态数据集设计的。对一个数十亿...
向量未归一化时，使用内积（IP）与欧氏距离（L2）在底层计算效率上有何差异？
在构建大规模向量数据库（如使用Faiss或Milvus）时，选择合适的相似性度量标准至关重要。常见的度量包括内积（Inner Product, IP）和欧氏距离（L2 Distance）。当向量被归一化（即其L2范数等于1）时，IP和L2距...
向量检索配合布尔过滤（Scalar Filtering）时，如何避免性能掉入全表扫描的坑？
如何高效实现向量检索配合布尔过滤，避免全表扫描的性能陷阱 在构建RAG（检索增强生成）或推荐系统时，我们经常需要结合语义相似度（向量检索）和精确条件（布尔过滤，如category=’electronics’或pric...