andy的文章

2026-03-12andy阅读(126)评论(0)

如何在 Android 端使用 Memory Mapping (mmap) 技术防止大模型推理引发 OOM 在移动端部署 AI 模型（如 LLM、大参数量 CNN）时，最常见的痛点就是 OOM (Out Of Memory)。传统的加载方式...

2026-03-12andy阅读(138)评论(0)

如何解决安卓 OpenCL GPU 推理比 CPU 慢的“负优化”问题？ 在端侧 AI 开发中，很多开发者习惯性地认为“GPU 肯定比 CPU 快”。但在安卓平台上，当你兴冲冲地把 NCNN、MNN 或 TNN 切换到 OpenCL 后端时...

2026-03-12andy阅读(93)评论(0)

引言 在企业内部，随着业务对大语言模型（LLM）需求的激增，碎片化的模型部署会导致资源浪费和运维混乱。构建 LLM MaaS（Model-as-a-Service）平台的核心在于提供统一的接入层、完善的权限控制以及自动化的模型调度。本文将展...

2026-03-11andy阅读(144)评论(0)

如何解决 Android 异构计算中的 Fallback 难题：当 NPU 算子不支持时如何平滑回退到 CPU 背景与痛点 在 Android 端侧 AI 开发中，利用 NPU（如高通 Hexagon、联发科 APU）能显著降低推理延时和功...

2026-03-11andy阅读(122)评论(0)

如何构建一个极致省钱的 Serverless MLOps 蓝图 在 AI 模型部署的早期阶段，许多团队都会面临一个棘手的问题：为了维持一个 24/7 在线的推理端点，即使在没有流量的情况下，昂贵的 GPU 实例（如 NVIDIA A10/A...

2026-03-11andy阅读(127)评论(0)

引言 在移动端 AI 部署中，为了追求极致的能效比，通常会将计算任务从 CPU/GPU 卸载到专用的 DSP（数字信号处理器）上。高通 Hexagon DSP 凭借其 HVX（Hexagon Vector Extensions）指令集，能够...

2026-03-11andy阅读(103)评论(0)

如何通过 Vulkan 接口压榨移动端 GPU 算力：详解计算管线与内存屏障的极致优化 在移动端 AI 推理框架（如 NCNN、MNN）中，Vulkan 已经成为跨平台 GPU 加速的事实标准。相比传统的 OpenGL ES，Vulkan ...

2026-03-11andy阅读(111)评论(0)

前言 在安卓端侧推理（如使用 MNN、NCNN 或 TFLite）时，经常会遇到框架不支持某些特殊算子（如特定的激活函数、自定义的特征融合层）的情况。此时，如果回退到 CPU 执行会造成严重的性能瓶颈。本文将介绍如何编写一个 OpenGL ...

2026-03-11andy阅读(118)评论(0)

在现代 AI 基础设施中，MLOps 平台不仅要处理常规的模型训练与部署，还需面对 GPU 资源碎片化、模型性能漂移以及复杂推理流水线中的延迟抖动。传统的基于阈值的告警往往导致‘告警风暴’。本文将介绍如何结合 Prometheus 监控数据...

2026-03-10andy阅读(134)评论(0)

背景 在 Android 端侧 AI 推理场景中，模型输入往往来自于相机预览流或图像处理器。传统的做法是将数据从 Vendor 进程拷贝到 App 进程，再拷贝给推理引擎。对于 4K 图像或高频推理任务，这种 memcpy 会显著增加延迟并...