andy的文章

2026-02-25andy阅读(71)评论(0)

如何构建高效的CI/CD/CT自动化流水线：实现AI模型的持续训练与自动部署 在传统的软件开发中，CI/CD（持续集成/持续部署）已经成为了行业标准。然而，在AI/ML领域，由于数据分布会随时间发生偏移（Data Drift），仅仅依靠软件...

2026-02-25andy阅读(81)评论(0)

如何通过流水线排布优化摩尔线程 MT-S 系列显卡的 Transformer 算子性能 在国产 GPU 适配过程中，摩尔线程（Moore Threads）的 MUSA 架构表现出色。但要榨干其 MT-S 系列（如 MT-S80/MT-S30...

2026-02-25andy阅读(83)评论(0)

如何通过 MUSA 集群进行大模型分布式训练：详解多卡互联与带宽优化 随着国产算力的崛起，摩尔线程（Moore Threads）的 MUSA 架构已成为大模型训练的重要选择。在多卡集群环境下，如何充分利用 MT-Link 互联技术并优化通信...

2026-02-25andy阅读(130)评论(0)

引言 随着国产 GPU 算力的快速发展，摩尔线程推出的 MUSA (Moore Threads Unified System Architecture) 架构因其对 CUDA 生态的高度兼容性，成为 AI 开发者实现国产化替代的首选路径之一...

2026-02-25andy阅读(55)评论(0)

如何彻底解决AI模型训练的不确定性：从随机种子到环境依赖的全路径管理 在AI基础设施管理中，最令工程师头疼的问题莫过于“在我本地运行正常，但在生产服务器上效果下降”或“同样的参数跑两次，结果完全不同”。这种不确定性通常源于随机化管理不善和环...

2026-02-25andy阅读(75)评论(0)

如何使用 unsafe.Pointer 与 uintptr 在 Go 中实现黑盒内存地址操作 Go 语言通过强类型系统保证了内存安全，但在某些底层开发场景（如系统调用、自定义序列化或极端的性能优化）中，我们需要像 C 语言一样直接操控内存。...

2026-02-25andy阅读(65)评论(0)

如何通过内存对齐 Padding 提升 Go 结构体在 CPU 缓存行中的访问性能 在现代多核 CPU 架构中，内存访问的最小单位并非单个字节，而是被称为缓存行（Cache Line）的数据块，通常为 64 字节。当多个线程（或 Gorou...

2026-02-24andy阅读(90)评论(0)

如何利用华为迁移工具自动化实现 CUDA 到 CANN 的算子代码映射 随着国产算力加速卡的应用普及，将原本运行在 NVIDIA GPU 上的 CUDA 算子迁移到华为昇腾 Ascend NPU 环境已成为开发者的核心痛点。本文将详解如何利...

2026-02-24andy阅读(68)评论(0)

如何通过 Kubeflow Pipelines 深入解耦并并行化 AI 训练流水线 在现代 AI 生产环境中，单一的巨型脚本（Monolithic script）已成为迭代效率的杀手。通过将 AI 流程分解为有向无环图（DAG），我们可以实...

2026-02-24andy阅读(319)评论(0)

1. 为什么大模型推理会受限于 HBM？ 在大模型（LLM）推理过程中，Transformer 架构中存在大量的逐元素（Element-wise）操作，如 Add、LayerNorm、Mul 和 Silu 等。在标准的执行流中，每个算子都需...