标签：优化

2026-02-14andy阅读(347)评论(0)

华为昇腾（Ascend）系列芯片搭载了基于达芬奇（DaVinci）架构的NPU，旨在提供极致的AI推理性能。然而，将PyTorch或TensorFlow训练的模型部署到昇腾NPU上，需要经过严格的图优化和格式转换。本文将聚焦于使用核心工具A...

2026-02-13andy阅读(323)评论(0)

在 Kubernetes (K8s) 环境中，应用的部署速度和弹性与容器镜像的体积息息相关。镜像体积越大，Kubelet 拉取（Pull）镜像所需的时间越长，尤其是在节点首次启动或冷启动时，这可能导致应用启动延迟，影响用户体验和HPA（Ho...

2026-02-13andy阅读(343)评论(0)

Transformer 模型，如 BERT 或其轻量化版本，在自然语言处理任务中表现出色。然而，由于其复杂的矩阵乘法和注意力机制，它们对移动端性能提出了巨大挑战。iPhone 上的神经引擎（ANE）是实现高性能端侧推理的关键，但需要模型以 ...

2026-02-12andy阅读(541)评论(0)

模型量化（Quantization）是端侧推理加速的关键技术之一，它将浮点数（FP32）权重和激活值转换为低比特整数（如INT8），显著减少了模型大小并提高了计算效率。然而，量化方式的选择——特别是对称量化（Symmetric Quanti...

2026-02-09andy阅读(324)评论(0)

在构建大规模向量搜索系统时，我们经常面临“非对称搜索”场景：查询向量（Query Vector）通常保持高精度（浮点型），而数据库中的索引向量（Database Vector）为了节省存储和提高I/O效率，会使用量化压缩技术（如Produc...

2026-02-08andy阅读(333)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...

2026-02-08andy阅读(323)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...

2026-02-06andy阅读(371)评论(0)

Elasticsearch（ES）的性能和稳定性在很大程度上取决于其内存管理。合理的内存分配，尤其是对JVM堆内存（On-Heap）和操作系统文件系统缓存（Off-Heap）的平衡配置，是优化ES集群的关键。 1. JVM 堆内存（Heap...

2026-02-06andy阅读(612)评论(0)

在训练万亿参数（TB级权重）的大型语言模型（LLM）时，断点续训（Checkpointing）是至关重要的一环。然而，传统的PyTorch保存方式通常需要Rank 0节点聚合所有权重，这会导致严重的I/O瓶颈和内存溢出，使得保存一次权重可能...

2026-02-06andy阅读(564)评论(0)

在高性能 Java 应用中，频繁创建短生命周期的对象是导致 GC（垃圾回收）压力过大的主要原因之一。尽管新生代的回收速度非常快，但如果能完全消除对象的分配，性能提升将更为显著。这就是 Java HotSpot JVM 中一项强大的 JIT ...