汤不热吧

2026-02-10andy阅读(47)评论(0)

在使用 TensorFlow (TF) 进行深度学习开发时，尤其是涉及到 GPU 资源管理时，许多开发者会遇到一个令人头疼的问题：TensorFlow 默认会在初始化时，预先分配几乎所有可用的 GPU 显存，即使模型非常小。这导致了显存资源...

2026-02-10andy阅读(53)评论(0)

存算一体架构（CIM）：AI算力下一阶段的性能飞跃还是工程挑战？ 随着AI模型（尤其是大语言模型和Transformer架构）的规模爆炸式增长，对算力的需求也急剧上升。然而，传统的冯·诺依曼（Von Neumann）架构正在成为限制AI加速...

2026-02-10andy阅读(57)评论(0)

引言：ISO 26262对AI部署的挑战 自动驾驶系统的核心软件——感知、决策、控制模型——通常要求达到最高的汽车安全完整性等级（ASIL D）。ISO 26262标准要求硬件和软件的开发生命周期必须具备严格的可追溯性（Traceabili...

2026-02-10andy阅读(56)评论(0)

在推荐系统的召回层，我们需要快速地从海量物料中找出与用户画像或查询物品最相似的K个结果。但仅仅依赖向量相似度往往不够，我们还需要结合业务需求进行过滤，例如只召回特定品类、特定库存状态的商品。由于 Faiss 自身不提供复杂的SQL式元数据过...

2026-02-10andy阅读(70)评论(0)

在团队协作和代码维护中，我们经常需要知道某一行代码是何时、由谁引入或修改的，尤其是在调试引入的 Bug 时。git blame 是 Git 提供的用于追溯文件历史的强大工具。虽然命令行方式非常有效，但结合现代代码编辑器的功能，可以实现毫秒级...

2026-02-10andy阅读(61)评论(0)

在TensorFlow 2.x时代，我们广泛使用@tf.function来将Python函数编译成高效的TensorFlow计算图（Graph）。然而，当我们在这些被编译的函数内部尝试使用标准的Python print()函数来查看张量数值...

2026-02-10andy阅读(48)评论(0)

在高性能计算领域，特别是深度学习推理和训练中，最大限度地利用硬件（如GPU或TPU）的计算能力至关重要。TensorFlow通过集成XLA（Accelerated Linear Algebra，加速线性代数）编译器来实现这一目标。然而，全局...

2026-02-10andy阅读(70)评论(0)

TensorFlow Serving (TFS) 是生产环境中部署模型的标准工具。在AI应用迭代速度极快的今天，如何在不中断服务的情况下更新模型（模型热更新，或零停机切换）成为了关键挑战。TFS通过其内置的模型版本管理机制，完美地解决了这个...

2026-02-10andy阅读(86)评论(0)

在深度学习模型优化，尤其是移动端（如高通Adreno NPU、华为Ascend NPU等）部署时，我们通常认为1×1卷积（点卷积）由于其极少的浮点运算量（FLOPs）理应比3×3卷积快得多。然而，在实际的NPU性能测试中...

2026-02-10andy阅读(66)评论(0)

每年到了黑五（Black Friday），各大VPS和虚拟空间提供商都会推出令人咂舌的超低价年付套餐，通常被站长们戏称为“传家宝”机器。这些机器价格可能低至几美金一年，性价比极高，但随之而来的疑虑是：这家公司会不会突然跑路，我的网站数据安全...