andy的文章

2026-02-18andy阅读(40)评论(0)

在 Go 语言中，性能优化和垃圾回收（GC）效率与内存分配方式息息相关。如果一个变量本可以分配在快速的栈（Stack）上，却因某些原因被分配到了慢速的堆（Heap）上，这就称为“逃逸”（Escape）。闭包（Closure）是导致变量逃逸最...

2026-02-18andy阅读(46)评论(0)

Go语言以其高效的并发能力闻名，但其高性能的基础之一是极其高效的内存分配器。Go的内存分配器基于Google的TCMalloc（Thread-Caching Malloc）思想，采用了精妙的三级缓存结构，极大地减少了分配过程中的锁竞争压力。...

2026-02-17andy阅读(50)评论(0)

许多个人站长或技术爱好者喜欢利用自己的VPS（虚拟机）或云服务器来托管个人文件、备份或者提供资料下载。然而，一个常见且合理的担忧是：如果我在VPS上存储并分享大文件供他人下载，是否会被运营商或主机商识别为违规分享，导致IP被封禁？ 答案是：...

2026-02-17andy阅读(50)评论(0)

随着汽车智能化进程的加速，国产化NPU（神经网络处理器）在车载平台中扮演着越来越重要的角色。然而，许多新兴的国产NPU平台在提供模型部署SDK时，往往缺乏成熟的、细粒度的性能分析工具（Profiler）。当遇到模型推理延迟过高，特别是当延迟...

2026-02-17andy阅读(49)评论(0)

在处理大规模深度学习部署时，经常遇到这样的问题：一块拥有 80GB 显存的高端 GPU（如 NVIDIA A100/H100）运行着许多只需要 5GB 或 10GB 显存的小模型。传统的 GPU 调度机制要么独占整块 GPU，造成资源浪费，...

2026-02-17andy阅读(48)评论(0)

对于个人站长来说，虚拟主机（Shared Hosting）因其低廉的价格一直是首选。然而，共享IP地址带来的“坏邻居”问题，如SEO排名受损或IP被列入黑名单，常常令人担忧。添加一个独立 IP 是常见的解决方案。本文将深入分析独立 IP 的...

2026-02-17andy阅读(43)评论(0)

车载网络，特别是智能座舱系统，面临着越来越复杂的网络威胁。传统的基于签名的入侵检测系统（IDS）难以应对零日攻击或协议滥用。因此，利用机器学习和流量特征分析构建一套能够实时发现异常行为的入侵检测与防御系统（IDPS）成为关键。 本文将聚焦于...

2026-02-17andy阅读(42)评论(0)

对于追求极致性能的端侧 AI 应用来说，找到模型推理的性能瓶颈是加速优化的第一步。我们通常结合使用静态分析工具 (Netron) 和动态分析工具 (系统 Profiler) 来实现这一目标。 Netron 帮助我们理解模型的结构和计算流，而...

2026-02-17andy阅读(47)评论(0)

当我们在大规模 GPU 集群上进行分布式训练时，NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 扮演着核心的通信角色。如果训练过程频繁出现 NCCL Time Out 错误，这通常意味着节点间...

2026-02-17andy阅读(58)评论(0)

在构建可靠的AI模型时，数据的质量是决定模型性能和稳定性的基石，正所谓“Garbage In, Garbage Out”。如果训练数据或推理数据中包含缺失值、异常值或分布偏移，即使是最先进的模型也会失效。Great Expectations...