andy的文章

2026-02-07andy阅读(42)评论(0)

在 TensorFlow 2.x 的分布式训练或多副本（Multi-Replica）环境中，当多个计算设备（如多个 GPU）同时计算梯度并尝试更新同一个共享变量时，如何同步和合并这些梯度是一个关键问题。TensorFlow 通过 tf.Va...

2026-02-07andy阅读(47)评论(0)

在深度学习模型的训练过程中，我们通常依赖TensorFlow或PyTorch等框架自动计算梯度。然而，某些操作，例如四舍五入（tf.round）、取整（tf.floor）、或者某些复杂的硬件相关的自定义操作，它们在数学上几乎处处不可导，会导...

2026-02-07andy阅读(52)评论(0)

在深度学习模型部署到边缘设备或服务器时，模型量化（如 INT8）是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。然而，对于大型语言模型（LLM）和现代 Transformer 架构，直接使用传统的后训练量化（PTQ）方法往往会导致显著的精度下降，甚...

2026-02-07andy阅读(41)评论(0)

许多个人站长在选择VPS时，都会纠结于使用公有云提供的网络存储（云盘/EBS）还是采用基于实例的本地SSD存储。对于运行WordPress这类I/O密集型应用的后台（wp-admin）来说，这种存储选择带来的感知差异是巨大的。本文将深入分析...

2026-02-07andy阅读(53)评论(0)

车载人工智能，尤其是在智能座舱（Cockpit）系统中，对模型的鲁棒性有着极高的要求。电磁干扰（EMI）和车辆振动是两个主要的环境挑战，它们直接影响传感器数据的质量，进而导致AI模型（如DMS、手势识别）的识别精度急剧下降。本文将详细介绍如...

2026-02-07andy阅读(51)评论(0)

引言：从抽象原则到可执行代码 AI伦理和合规性（如欧盟的《AI法案》、各类数据隐私条例）往往以高层次的原则（如公平、透明、可解释性）出现。对于基础设施工程师和MLOps团队而言，挑战在于如何将这些抽象的法律或政策要求，转化为部署管线中可测试...

2026-02-07andy阅读(52)评论(0)

如何理解 JVM 中的指针压缩技术：为什么堆内存超过 32G 会性能下降 在高性能 Java 应用的部署中，配置 JVM 堆内存大小（Heap Size）是一个核心环节。开发者常常会听到一个经验法则：如果使用 64 位 JVM，最好不要让堆...

2026-02-07andy阅读(54)评论(0)

在 Java 编程中，当我们使用如 ByteBuffer.allocateDirect() 这样的 API 来分配堆外（Off-Heap）内存时，这些资源不受 Java 垃圾收集器（GC）的直接管理。虽然持有堆外内存的 Java 对象本身会...

2026-02-06andy阅读(74)评论(0)

在处理AI/ML训练、高性能计算（HPC）等场景时，我们经常需要确保特定的工作负载只能运行在具备特定硬件（如GPU、高性能SSD或特殊网络接口）的机器上。Kubernetes的节点亲和性（Node Affinity）就是解决这一问题的核心机...

2026-02-06andy阅读(81)评论(0)

许多个人站长在选择公有云或VPS时，都会遇到OpenVZ（简称OVZ）和KVM这两种主流虚拟化架构的选择难题。坊间流传OpenVZ是“超售重灾区”，而KVM才是建站的“安全港”。那么，这种说法在今天是否依然成立？ 1. 理解虚拟化架构的核心...