汤不热吧

2026-02-08andy阅读(12)评论(0)

简介：为什么批量提交是写入的关键？ 在Elasticsearch (ES) 中，批量（Bulk）写入是实现高吞吐量数据索引的唯一方法。如果每次只提交一个文档，网络延迟和HTTP/TCP握手开销将导致性能急剧下降。然而，Bulk请求也不是越大...

2026-02-08andy阅读(13)评论(0)

在复杂的云原生环境中，应用故障的排查效率直接决定了系统的可用性。Kubernetes（K8s）提供了强大的工具集，但如何系统地使用它们是关键。本文将介绍一套高效的“线上排障四步走”方法论，即利用 Events、Describe、Logs 和...

2026-02-08andy阅读(15)评论(0)

随着汽车电子电气（E/E）架构向域控制器和区域架构发展，在一个高性能芯片（SoC）上运行多个功能域（如娱乐域、自动驾驶域、动力总成域）成为趋势。这种设计催生了一个关键问题：座舱娱乐系统（通常安全等级较低，如QM或ASIL-B）是否能够访问或...

2026-02-08andy阅读(22)评论(0)

谷歌的张量处理单元（TPU）是专为加速深度学习工作负载而设计的硬件，尤其擅长处理大规模的矩阵乘法和卷积操作。然而，要充分发挥TPU的性能，我们必须确保计算图能够被高效地编译和分发。在TensorFlow中，这主要通过 tf.distribu...

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训练大型语言模型（LLM）是计算密集型任务，其成本往往以GPU-Hours（GPU小时数）来衡量。准确估算这一指标，是项目规划和预算控制的关键。本文将基于LLM训练的算力基础公式（Chinchilla Scaling Laws），提供一个实...

2026-02-08andy阅读(17)评论(0)

在现代 MLOps 实践中，模型资产的合规性和可解释性变得越来越重要。无论是为了满足内部审计要求还是遵循外部监管法规（如欧盟的《人工智能法案》），为每个模型版本提供一份详尽的合规文档（通常称为 Model Card）是必不可少的。然而，手动...

2026-02-08andy阅读(16)评论(0)

在构建高性能的向量搜索系统时，选择合适的 Faiss 索引类型和超参数（如 nlist, nprobe）是至关重要的。错误的配置可能导致召回率（Recall）过低或查询速度（QPS）过慢。由于不同数据集的最佳配置差异巨大，手动调优非常耗时。...

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Git Submodule是管理跨项目依赖库（例如共享的基础组件、工具链等）的强大工具。它允许一个Git仓库引用另一个特定版本的Git仓库。然而，如果不了解其底层机制，Git子模块也可能成为开发过程中的陷阱。 本文将聚焦于Git子模块的实战...

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分布式训练是加速大型模型训练的关键技术。在多GPU或多机环境中，梯度同步（Gradient Synchronization）的效率决定了整体训练的性能上限。在TensorFlow和PyTorch等框架中，NVIDIA的集合通信库（NCCL）...

2026-02-08andy阅读(19)评论(0)

在推荐系统、自然语言处理等领域，Embedding（词向量）层往往是模型中最大的组成部分。当词汇量达到千万甚至亿级别时，Embedding表的大小会轻易超出单个GPU甚至单个服务器的内存限制，并且参数更新会变得高度稀疏和低效。TensorF...