汤不热吧
针对高并发检索，多张 RTX 4090 组合与单台 A100 云实例哪个单位成本 QPS 更高？
在AI基础设施的成本效益分析中，决定是采用云端企业级GPU（如NVIDIA A100）还是自建消费级GPU集群（如多张RTX 4090）是一个核心问题。对于高并发检索任务（例如向量数据库嵌入查询或低延迟LLM推理），单位成本QPS（Quer...
andy的文章
第70页当向量索引容量超过单卡显存上限，系统支持自动退回到内存（CPU）检索吗？
在AI基础设施中，特别是进行大规模向量相似性搜索时，使用GPU加速是提高检索速度的关键。然而，当索引的向量数量达到数十亿甚至数万亿时，索引所需的存储容量往往会轻松超过单张GPU的显存上限（如24GB、80GB）。这时，一个核心的工程问题是：...
怎么看自己所在的那台母机上到底挤了多少个“邻居”？
对于个人站长来说，购买VPS后最担心的问题之一就是“资源超售”（Overcommitment），即物理母机上塞入了过多的虚拟机，导致性能下降，也就是遇到了“吵闹的邻居”（Noisy Neighbors）。由于我们无法直接登录母机查看，因此必...
面对实时写入场景，Faiss 等库如何实现无需全量重刷索引的增量训练？
在构建大规模向量检索系统时，实时数据流入是一个常见挑战。Faiss（Facebook AI Similarity Search）以其高性能著称，但其核心索引结构（如IndexIVF、IndexHNSW）通常是为静态数据集设计的。对一个数十亿...
向量未归一化时，使用内积（IP）与欧氏距离（L2）在底层计算效率上有何差异？
在构建大规模向量数据库（如使用Faiss或Milvus）时，选择合适的相似性度量标准至关重要。常见的度量包括内积（Inner Product, IP）和欧氏距离（L2 Distance）。当向量被归一化（即其L2范数等于1）时，IP和L2距...
向量检索配合布尔过滤（Scalar Filtering）时，如何避免性能掉入全表扫描的坑？
如何高效实现向量检索配合布尔过滤，避免全表扫描的性能陷阱 在构建RAG（检索增强生成）或推荐系统时，我们经常需要结合语义相似度（向量检索）和精确条件（布尔过滤，如category=’electronics’或pric...
512M 内存的小鸡跑 WordPress 频繁宕机，手动加 1G 的 Swap 分区管用吗？
对于个人站长而言，512MB内存的VPS（俗称“小鸡”）是入门建站的经济选择。然而，当运行资源消耗较大的WordPress时，尤其是在面临突发访问或后台操作时，系统很容易耗尽物理内存，触发Linux内核的OOM（Out of Memory）...
如何针对GANs等生成模型发起数据提取或模式崩溃攻击？
AI生成模型，特别是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），在部署为服务时面临独特的安全挑战。由于这些模型内部可能存在对训练数据点的过度拟合（Memorization），攻击者可以利用模型输出来进行数据提取（Data Extra...
特斯拉使用PyTorch还是TensorFlow？
许多AI开发者在训练模型时偏爱 PyTorch 的灵活性和易用性。针对用户提出的“特斯拉使用 PyTorch 还是 TensorFlow”的问题，虽然早期特斯拉Autopilot使用了基于 C++/CUDA 的定制化基础设施，但目前业界普遍...
建站选 OpenVZ、KVM 还是 Xen？为什么现在大家都说 OpenVZ 是超售重灾区？
对于个人站长而言，选择合适的VPS是网站稳定运行的基石。在选择VPS时，我们经常会遇到三种主流的虚拟化技术：OpenVZ、KVM和Xen。理解它们的底层差异，对于避开“超售重灾区”至关重要。 1. OpenVZ (操作系统级虚拟化) Ope...