汤不热吧

2026-02-05andy阅读(24)评论(0)

在现代云原生架构中，持久化存储的自动化管理是高效运维的关键。Kubernetes 的 StorageClass 机制不仅定义了存储的类型和属性，更核心的是实现了“动态创建（Dynamic Provisioning）”功能，使得用户无需手动创...

2026-02-05andy阅读(29)评论(0)

在自动驾驶和智能座舱系统中，高性能车载计算平台通常依赖多个NPU（神经网络处理器）进行并行计算。这些NPU之间高效的数据交换是实现分布式训练和推理加速的关键，而集体通信库（Collective Communication Libraries...

2026-02-05andy阅读(28)评论(0)

许多个人站长被市场上那些价格诱人的“白菜价”VPS所吸引，它们往往提供慷慨的配置，但唯一的缺点是：它们只分配了IPv6地址，没有公网IPv4。这使得它们无法直接被大多数仍在使用IPv4网络的最终用户访问。 那么，这些小鸡除了挂探针，真的能用...

2026-02-05andy阅读(29)评论(0)

简介：集群倾斜与 Shard 数量的关系 Elasticsearch 集群倾斜（Cluster Skew）是指集群中的数据分片（Shard）在数据节点上分布不均匀，导致部分节点负载过高，而其他节点资源闲置。这不仅浪费了硬件资源，还会影响查询...

2026-02-05andy阅读(27)评论(0)

在Kubernetes集群中，容器本身是无状态的（Stateless），数据通常会随着容器的销毁而丢失。为了实现数据的持久化或共享，Kubernetes提供了多种存储机制。理解EmptyDir、HostPath以及PersistentVol...

2026-02-05andy阅读(30)评论(0)

在汽车电子和智能座舱领域，AI模型的快速迭代和高可靠性要求使得传统的“单分区”OTA升级方式面临巨大挑战。任何升级失败都可能导致系统变砖或服务中断。A/B分区（冗余分区）机制是解决这一问题的黄金标准，它能保证在升级过程中服务的连续性和安全性...

2026-02-05andy阅读(28)评论(0)

在进行大规模深度学习训练时，数据预处理（例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取）往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代（多Epoch）场景下，这些耗时的预处理步骤会被重复执行，造成巨大的计算浪费，并拖慢训练启动速度。 T...

2026-02-05andy阅读(28)评论(0)

在大型分布式训练集群中，硬件故障是不可避免的。当一台机器的网卡（NIC）突然损坏时，这意味着该节点将无法参与通信，这对于依赖高效同步的分布式训练（如PyTorch DDP或TensorFlow MirroredStrategy）来说是致命的...

2026-02-05andy阅读(29)评论(0)

在复杂的AI系统部署环境中，当模型性能下降、数据漂移或服务中断时，一个常见的问题是：谁应该立即介入并负最终责任（Accountability）？问责制不应停留在组织架构图上，而必须通过技术工具和流程落实到具体的故障响应机制中。 本文将聚焦如...

2026-02-05andy阅读(23)评论(0)

在构建任何生产级别的向量搜索系统时，数据的持久化和高效的增量更新是核心挑战。Faiss 作为一个高性能的向量库，提供了极其简单但强大的机制来处理这两个问题。本文将详细讲解如何利用 faiss.write_index 和 faiss.read...