汤不热吧

2026-02-02andy阅读(49)评论(0)

在 AI 推理加速领域，人们通常关注 FLOPS 或计算密度，但对于延迟敏感的场景（尤其是使用小型模型或具有许多顺序层的大型模型），CPU 发射（Kernel Launch）开销往往会成为主要的性能瓶颈。每次 PyTorch 调用 GPU ...

2026-02-02andy阅读(40)评论(0)

在PyTorch分布式数据并行（DDP）训练中，性能瓶颈往往出现在不同进程之间的梯度同步环节。为了高效地聚合梯度，DDP引入了“梯度桶”（Gradient Buckets）机制，这不仅减少了通信延迟，还实现了计算与通信的重叠（Overlap...

2026-02-02andy阅读(29)评论(0)

导言：XAI与低延迟的冲突 随着AI模型在关键业务中的广泛应用，模型的可解释性（eXplainable AI, XAI）已成为部署的必备条件。然而，传统的后验解释性方法，如LIME（Local Interpretable Model-agn...

2026-02-02andy阅读(40)评论(0)

向量搜索的性能和准确性高度依赖于输入向量的质量。在将高维向量投入索引之前，通常需要进行两个关键预处理步骤：归一化（Normalization） 和 主成分分析（PCA）降维。归一化确保向量处于统一的尺度，而 PCA 则能有效去除冗余信息、提...

2026-02-02andy阅读(48)评论(0)

在旧版本的Git中，我们通常使用git checkout或git reset来撤销或恢复文件。然而，这两个命令功能过于强大且语义混淆（checkout既可以切换分支，又可以撤销文件修改）。为了解决这个问题，Git在2.23版本引入了两个新的...

2026-02-02andy阅读(37)评论(0)

在将 PyTorch 模型部署到资源受限的移动设备（如 Android/iOS）或嵌入式系统时，性能优化是至关重要的环节。PyTorch 提供了 TorchScript 机制，允许将模型序列化并在非 Python 环境中运行。而 torch...

2026-02-02andy阅读(41)评论(0)

在 AI 模型推理阶段，提升速度的关键往往不在于计算本身的复杂度，而在于数据在存储介质（如GPU HBM）和计算单元（CUDA Core）之间传输的效率。算子融合（Operator Fusion）正是解决这一问题的核心技术，它通过将多个计算...

2026-02-02andy阅读(31)评论(0)

在复杂的AI推理加速和模型部署场景中，我们经常需要对自定义的神经网络架构进行修改、融合或适配特定的硬件加速器。PyTorch 2.0生态系统中的核心工具 torch.fx 为我们提供了强大的基础能力——符号追踪（Symbolic Traci...

2026-02-02andy阅读(45)评论(0)

梯度检查点（Checkpointing Recomputation）：用时间换空间的终极手段 随着深度学习模型规模的爆炸式增长，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，训练过程中 GPU 显存不足（OOM, Out Of Memory）成为了...

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如何针对车载垂直领域构建高效的 RAG 知识库：提升座舱大模型知识准确性 在汽车座舱环境中部署大模型（LLM）面临两大挑战：一是模型必须理解高度专业化的汽车术语和操作指南；二是用户对实时、准确的答案有极高要求，不能容忍“幻觉”（Halluc...