andy的文章

2026-02-06andy阅读(45)评论(0)

在处理数百万甚至数十亿规模的向量数据时，内存消耗往往是最大的瓶颈之一。Faiss 提供了多种索引结构来应对这一挑战，其中，标量量化（Scalar Quantization, SQ）是一种非常高效且易于实现的方法，尤其是 8 位标量量化（SQ...

2026-02-06andy阅读(112)评论(0)

在日常开发中，我们经常遇到这样的场景：正在一个复杂的功能分支（feature-X）上深入开发，突然一个生产环境的紧急 Bug（Hotfix）警报响起。传统的做法是：使用 git stash 暂存当前工作，切换到主分支或热修复分支，进行修复、...

2026-02-06andy阅读(51)评论(0)

在TensorFlow中，tf.data管道是高效数据加载的关键。然而，许多用户在使用复杂的预处理步骤（尤其是涉及大量Python原生操作时）会遇到内存占用持续增长，甚至耗尽系统资源的问题。这通常不是操作系统意义上的“内存泄漏”，而是由于数...

2026-02-06andy阅读(56)评论(0)

在现代深度学习训练中，GPU 的计算速度往往远远超过传统硬盘 I/O 或 CPU 预处理的速度。如果数据输入管道（Input Pipeline）处理不当，就会导致高性能的 GPU 不得不等待 CPU 完成数据加载和预处理，这种情况被称为“G...

2026-02-06andy阅读(56)评论(0)

在工业级AI项目中，数据I/O效率往往是训练速度的瓶颈。标准的CSV或Parquet文件在处理大规模、异构数据（如包含大量稀疏特征、图像或高维向量）时，性能往往不佳。TensorFlow的官方数据格式TFRecord，结合其核心协议tf.t...

2026-02-06andy阅读(97)评论(0)

在训练万亿参数（TB级权重）的大型语言模型（LLM）时，断点续训（Checkpointing）是至关重要的一环。然而，传统的PyTorch保存方式通常需要Rank 0节点聚合所有权重，这会导致严重的I/O瓶颈和内存溢出，使得保存一次权重可能...

2026-02-06andy阅读(81)评论(0)

对于个人站长来说，选择一台性能可靠的VPS是建站成功的基础。市面上很多低价VPS都会面临一个共同的问题：超售（Overselling）。这意味着一台物理母机上承载了远超其设计负荷的虚拟机数量，导致资源竞争激烈。 你问除了看CPU型号，还有啥...

2026-02-06andy阅读(74)评论(0)

车载信息娱乐系统（IVI）中的AI应用，如高级驾驶辅助系统（ADAS）中的计算机视觉模型或智能语音助手，通常需要瞬时占用大量的内存进行模型推理。如果系统内存紧张，这种突发的内存需求很容易触发Linux内核的内存回收机制，甚至Low Memo...

2026-02-06andy阅读(84)评论(0)

在高风险应用场景（如金融信贷审批、医疗诊断辅助、自动驾驶决策）中，纯粹依赖AI模型输出是不可接受的。我们需要设计一个鲁棒的“人类干预”机制（Human-in-the-Loop, HITL），以确保模型的决策安全、可控且可追溯。 本文将聚焦于...

2026-02-06andy阅读(96)评论(0)

在高性能 Java 应用中，频繁创建短生命周期的对象是导致 GC（垃圾回收）压力过大的主要原因之一。尽管新生代的回收速度非常快，但如果能完全消除对象的分配，性能提升将更为显著。这就是 Java HotSpot JVM 中一项强大的 JIT ...