汤不热吧

2025-12-24andy阅读(80)评论(0)

对于专注于AI模型部署和向量搜索的小规模团队而言，选择一个可靠的向量数据库至关重要。然而，像 Milvus 这种企业级的向量数据库，其标准集群架构（依赖 Etcd 进行元数据管理，Pulsar/Kafka 进行消息队列，MinIO 进行对象...

2025-12-24andy阅读(59)评论(0)

在训练或部署超大规模AI模型（如千亿参数LLM）时，GPU显存（VRAM）是最大的瓶颈。尽管单卡显存容量不断提升，但模型增长速度更快。解决这一问题的核心技术思路是实现“分级存储”（Memory Tiering），将高频访问的“热数据”驻留在...

2025-12-24andy阅读(68)评论(0)

在现代AI基础设施中，向量检索（Vector Search）是推荐系统、RAG（检索增强生成）和大规模图像识别等应用的核心。当数据集达到数亿甚至数十亿级别时，如何在GPU上高效地执行相似性搜索成为瓶颈。本文将深入探讨GPU检索对INT8和B...

2025-12-24andy阅读(60)评论(0)

对于个人站长来说，选择性价比高的公有云VPS或虚拟机是常见的做法。然而，极度廉价的机器往往在硬件配置上有所妥协，其中最常被忽略但对网站性能影响巨大的一点就是CPU是否支持AES-NI（Advanced Encryption Standard...

2025-12-24andy阅读(123)评论(0)

随着人工智能（AI）在网络安全领域（如EDR、NIDS、恶意软件检测）的广泛应用，传统的红队测试方法已不足以评估这些系统的真实防御能力。攻击者现在不仅攻击代码或配置，更开始攻击系统背后的“大脑”——机器学习模型。设计针对AI安全产品的红队测...

2025-12-24andy阅读(57)评论(0)

在高性能AI基础设施中，多GPU并行技术是提升模型检索（如向量搜索、大模型推理）吞吐量和降低延迟的关键。然而，当我们将模型或数据进行分片（Sharding）部署到多个GPU上时，一个不可避免的性能瓶颈随之而来：结果分片同步和聚合的延迟损耗。...

2025-12-24andy阅读(68)评论(0)

VPS（虚拟机）由于其虚拟化特性，系统时间出现几分钟甚至几小时的漂移是非常常见的问题。用户提出的问题——系统时间慢几分钟，是否影响Cron任务执行？答案是肯定的，这会直接导致您的网站维护、数据备份或内容发布等计划任务执行不准确。 为了彻底解...

2025-12-24andy阅读(59)评论(0)

深入理解知识图谱的脆弱性与防御策略 基于知识图谱（Knowledge Graph, KG）的AI应用，例如复杂问答系统（RAG）、推荐系统或语义搜索，其性能高度依赖于图谱数据的准确性和完整性。然而，这种数据驱动的特性也使其面临一种严重的威胁...

2025-12-23andy阅读(64)评论(0)

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...

2025-12-23andy阅读(68)评论(0)

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：...