andy的文章

2026-02-16andy阅读(44)评论(0)

在高性能计算和深度学习领域，NVIDIA的Triton编译器正逐渐成为编写高性能GPU内核（尤其针对矩阵乘法等张量操作）的首选工具。一个常被问到的面试问题是：为什么一个编译器生成的代码，在某些场景下，能够反超由经验丰富的专家手动编写、并经过...

2026-02-16andy阅读(46)评论(0)

矩阵乘法（GEMM）是高性能计算中最基础且最核心的操作之一。然而，简单的三层循环实现（ijk顺序）往往效率低下，主要瓶颈在于CPU L1/L2缓存的频繁失效（Cache Miss）。这是因为在默认的行主序（Row-Major）存储中，访问矩...

2026-02-16andy阅读(51)评论(0)

对于拥有数万条文章、评论或产品数据的WordPress站点来说，如果不使用缓存插件，数据库压力会成为前端加载速度的瓶颈。本指南专注于公有云VPS/虚拟机环境下的MySQL或MariaDB配置调优，目标是最大限度利用服务器内存，将数据和索引常...

2026-02-16andy阅读(42)评论(0)

Auditd（Linux Auditing System）是 Linux 内核级别的一个安全审计框架，它能够记录系统上发生的各种安全相关事件。对于需要高安全保障的系统环境（例如车载座舱或关键基础设施），利用 Auditd 进行实时、细粒度的...

2026-02-16andy阅读(30)评论(0)

在移动端进行实时视频流AI推理，最大的性能瓶颈往往不在模型计算本身，而在于数据在CPU和GPU之间的搬运（内存拷贝）以及颜色空间转换（YUV到RGB）。传统的处理流程是：摄像头采集YUV数据 -> CPU接收 -> CPU进行YUV转RGB...

2026-02-16andy阅读(30)评论(0)

Warp Divergence（线程束分化）是CUDA编程中一个极其重要的概念，它直接关系到核函数（Kernel）的执行效率。对于追求极致性能的高性能算子来说，理解并消除Warp Divergence是提升速度的关键。 1. 什么是Warp...

2026-02-16andy阅读(34)评论(0)

在现代AI系统中，特征平台（Feature Platform, FP）是连接数据工程和模型服务的关键枢纽。它的任何中断，无论是数据丢失还是服务延迟，都会直接影响到实时预测的准确性和用户体验。因此，实现高可用性（HA）和容错机制（FT）是特征...

2026-02-16andy阅读(32)评论(0)

为什么 .git 文件夹会变得异常庞大？ 在使用 Git 进行版本控制的过程中，我们可能会不小心提交一些大型文件，例如编译产物、数据库备份、视频文件或大型数据集。即使您后来将这些大文件从工作目录中删除并提交了新的版本，Git 的历史记录（存...

2026-02-16andy阅读(36)评论(0)

MediaPipe 是 Google 开源的一个跨平台、可定制的机器学习框架，它在端侧推理和实时数据流处理方面表现出色。手势识别（如 MediaPipe Hands）是其最经典的用例之一。理解 MediaPipe 如何调度其内部的多任务处理...

2026-02-16andy阅读(57)评论(0)

随着大模型（LLM）的飞速发展，将这些强大的AI能力部署到资源受限的手机等端侧设备上，成为了AI工程化的一大挑战。Llama系列模型虽然效果优秀，但其巨大的参数量和高昂的内存需求，使得直接部署几乎不可能。本文将详细讲解如何通过4-bit量化...