如何利用 TensorFlow 混合精度训练:从 Policy 设置看 FP16 如何节省显存
引言 在训练大型深度学习模型时,显存(VRAM)往往是最大的瓶颈之一。TensorFlow 2.x 引入了强大的混合精度训练(Mixed Precision Training)功能,允许我们在不牺牲模型精度的情况下,大幅减少显存占用并提高训...
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SavedModel 格式详解:为什么它是 TensorFlow 生产环境下模型持久化的唯一真神 在 TensorFlow 生态系统中,模型持久化有两种常见方式:Keras H5 格式(.h5)和 SavedModel 格式。虽然 H5 格...
在进行大规模模型训练时,我们通常采用分布式数据并行(DDP)来加速训练过程。然而,如果不恰当地处理数据加载,很容易导致不同工作节点(GPU/进程)之间的数据读取任务不均衡,进而造成GPU等待I/O,降低整体训练效率。 本文将聚焦于 PyTo...
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...
对于使用 Nginx 或 Apache 作为前端代理的个人站长来说,502 Bad Gateway 错误是噩梦般的存在。用户访问时出现这个错误,通常意味着前端代理(Nginx)无法从后端应用服务器(通常是 PHP-FPM 进程)那里获取到响...
别让你的密钥在内存里裸奔:车载 HSM 硬件安全模块的实战加密方案 在现代汽车电子架构中,安全是重中之重。无论是 V2X 通信、安全启动(Secure Boot)还是空中下载(OTA)固件更新,都需要依赖强大的加密技术来保证数据和系统的完整...
在企业数字化转型中,引入第三方AI服务商(如SaaS模型、定制化ML解决方案)已成为常态。然而,这些合作关系带来了巨大的数据安全、模型偏见和监管合规风险。作为AI基础设施和部署的负责人,我们必须将技术尽职调查(Technical DDQ)与...
概述:理解 Java 中的“Jar Hell” 在复杂的 Java 项目中,尤其是在构建插件系统或集成多方库时,我们经常遇到著名的“Jar Hell”问题:不同的依赖库可能依赖同一框架的不同版本(例如,A 依赖 log4j-1.2,B 依赖...
如何理解和实践Java双亲委派模型的四种“破坏”与修正机制nnJava虚拟机中的双亲委派模型(Parent Delegation Model, DPDM)是保证类加载安全性和唯一性的核心机制。它要求类加载请求首先委派给父加载器,直到顶层的启...
Prometheus 和 Grafana 是云原生监控领域的黄金组合。Prometheus 负责采集和存储时序数据,而 Grafana 则负责数据的可视化。本文将指导您如何在 Kubernetes (K8s) 集群中快速部署这一监控体系,并...