Long Context 专题:为了跑通 1M 上下文,Infra 层需要做哪些 Ring Attention 优化?
处理百万级(1M)上下文长度是大型语言模型(LLM)面临的巨大挑战。传统的自注意力机制(Self-Attention)在序列长度$N$上具有$O(N^2)$的计算复杂度和内存占用,导致单个GPU无法容纳如此巨大的KV Cache和中间激活。...
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Karmada(Kubernetes Armada)是一个云原生多集群管理系统,旨在提供跨多个 Kubernetes 集群的统一资源管理、应用分发和调度能力。它允许用户将分散在不同云平台、不同地域的集群作为一个统一的资源池进行管理,极大地简...
简介:软件定义AI算力与显存池化 在现代AI训练和推理集群中,GPU显存(VRAM)是核心且昂贵的资源。传统的资源分配方式是静态的,即一个任务独占一台服务器上的一个或多个GPU及其全部显存。这种模式常导致两个主要问题:资源碎片化和低利用率。...
对于许多初级站长来说,免费域名如 .tk、.cf、.ml 等曾是极具吸引力的选择。然而,随着互联网环境的变化,特别是其主要提供商 Freenom 陷入法律纠纷和运营停滞,这些域名的使用价值和SEO风险发生了巨大变化。 1. .tk、.cf等...
作为Elasticsearch(ES)的资深用户,我们深知数据的删除操作并非简单的“一删了之”。标准的物理删除操作会在ES内部留下“tombstone”(删除标记),这些标记只有在后续的段合并(Segment Merge)过程中才会被清理,...
作为云原生环境的核心组件,Kubernetes(K8s)的安全性至关重要。容器默认以 Root 用户(UID 0)运行是K8s环境中最常见的安全隐患之一。一旦容器被攻破,攻击者可能利用 Root 权限在宿主机上执行恶意操作。 本文将聚焦两个...
跨域渗透的终结者:手把手教你配置座舱网关防火墙的流量过滤规则 随着汽车架构向域控制器(Domain Controller)和中央计算平台演进,座舱网关(Cockpit Gateway)成为了连接外部世界(如V2X、OTA)和内部关键域(如A...
混合精度(Mixed Precision)量化是解决端侧AI模型部署中“精度损失”与“推理加速”矛盾的核心策略。当我们对整个模型进行激进的INT8量化时,通常会发现少数几个关键层(如Attention机制中的线性层、Softmax输入层或模...
AI 集群的功耗挑战与 DVFS 简介 随着AI模型规模的爆炸式增长,支持这些模型的计算集群(无论是使用高性能CPU还是GPU)消耗的能源也水涨船高。高功耗不仅意味着高昂的电费,还会带来巨大的散热压力和潜在的硬件故障风险。在许多情况下,集群...
引言:为什么传统的RAG难以满足合规要求? 大型语言模型(LLM)在生成内容方面表现出色,但在金融、医疗或法律等高度监管领域,它们最大的弱点——“幻觉”(Hallucination)和缺乏可追溯性——成为了致命的合规风险。 传统的检索增强生...