汤不热吧

2026-01-30andy阅读(46)评论(0)

引言：为什么需要 Faiss GPU？ 在处理海量向量数据（例如，数百万或数十亿个128维或更高维度的向量）时，传统的CPU计算受限于核心数量和内存带宽，查询延迟往往难以接受。Faiss通过其高度优化的GPU模块，能够充分利用NVIDIA ...

2026-01-30andy阅读(47)评论(0)

Git是现代软件开发中不可或缺的版本控制系统。在日常工作中，我们难免会犯错或需要回溯历史。Git提供了多种“撤销”或“回退”机制，其中最核心且最容易混淆的是 git reset、git revert 和 git checkout（或 git...

2026-01-30andy阅读(65)评论(0)

在PyTorch深度学习训练中，数据加载的速度（即I/O吞吐量）往往是整个训练流程的瓶颈。当尝试使用多进程（num_workers > 0）来加速数据读取时，用户可能会遇到程序锁死、内存暴涨或性能不升反降的问题。本文将深入解析如何通过合理配...

2026-01-30andy阅读(51)评论(0)

PyTorch 默认使用 NCHW (Batch, Channels, Height, Width) 内存布局，这是一种从科学计算历史遗留下来的传统格式。然而，对于现代视觉模型，尤其是在利用 NVIDIA Tensor Core 或其他高度...

2026-01-30andy阅读(42)评论(0)

在训练深度学习模型，尤其是如Transformer这类拥有数百甚至数千层的超大模型时，GPU显存往往成为瓶颈。标准的反向传播算法需要存储前向传播中每层的所有中间激活值（Activations），以便在计算梯度时使用，这消耗了大量的显存。当模...

2026-01-30andy阅读(37)评论(0)

许多个人站长或技术爱好者在使用自己的VPS或本地macOS机器编译Android Open Source Project (AOSP)时，在尝试运行核心配置命令lunch时，会遇到bash: lunch: command not found...

2026-01-30andy阅读(41)评论(0)

在深度学习领域，模型规模不断增大，对计算速度的要求也水涨船高。传统的FP32（单精度浮点数）运算虽然精度高，但计算量大、能耗高。为了解决这一问题，NVIDIA引入了专用的硬件加速单元——Tensor Core，并结合软件层面的混合精度（Mi...

2026-01-30andy阅读(56)评论(0)

高通骁龙8295（通常集成在Snapdragon Cockpit平台）是为高性能AI计算设计的SoC，尤其擅长处理大模型（LLMs, Vison Transformers）推理任务。其核心优势在于集成的Hexagon NPU/DSP，但要充...

2026-01-30andy阅读(41)评论(0)

在高风险应用场景，如信贷审批、招聘决策或司法判决中，AI模型的偏见（Bias）可能导致严重的社会不公和法律风险。因此，将公平性审计（Fairness Auditing）嵌入到模型部署和监控流程中，不再是一个“可选项”，而是一个基础设施的“必...

2026-01-30andy阅读(48)评论(0)

什么是 Python 字节码和 dis 模块？ 在 Python 中，我们编写的源代码并不会直接被机器执行。相反，Python 解释器（CPython）首先将源代码编译成一种低级、平台无关的指令集，称为字节码（Bytecode）。然后，Py...