怎样通过 runtime.SetFinalizer 捕捉 Go 对象的生命周期终点与内存泄漏
如何通过 runtime.SetFinalizer 捕捉 Go 对象的生命周期终点与内存泄漏 在 Go 语言的开发过程中,内存管理主要由垃圾回收器(GC)自动化处理。然而,在处理系统资源(如文件描述符、网络连接)或排查复杂的内存泄漏时,了解...
如何通过 runtime.SetFinalizer 捕捉 Go 对象的生命周期终点与内存泄漏 在 Go 语言的开发过程中,内存管理主要由垃圾回收器(GC)自动化处理。然而,在处理系统资源(如文件描述符、网络连接)或排查复杂的内存泄漏时,了解...
Go语言以其高效的并发能力闻名,但其高性能的基础之一是极其高效的内存分配器。Go的内存分配器基于Google的TCMalloc(Thread-Caching Malloc)思想,采用了精妙的三级缓存结构,极大地减少了分配过程中的锁竞争压力。...
在高性能计算(HPC)领域,理解何时工作负载受限于计算能力(Compute Bound)或内存带宽(Memory Bound)至关重要。这通常通过“屋顶线模型”(Roofline Model)来分析。 对于矩阵乘法(GEMM)任务,我们希望...
在移动端进行AI推理时,显存(通常是共享内存DRAM或专用的VRAM)往往是瓶颈。对于参数量较大的模型(如轻量级LLM或大型CV模型),其激活值和中间计算结果可能会瞬间占用数百兆甚至超过1GB的内存。本文将聚焦于推理引擎中最关键的优化技术之...
vLLM(Virtual Large Language Model)框架凭借其创新的内存管理技术 PagedAttention,极大地提升了LLM推理的吞吐量和效率。PagedAttention借鉴了传统操作系统中的虚拟内存和分页思想,核心...
为什么 VRAM 成为大模型训练的瓶颈? 在训练参数量巨大的模型(如 Llama-2 70B)时,即使是顶级的GPU(如A100或H100)也面临着显存(VRAM)不足的问题。一个完整的模型训练状态需要存储以下核心组件: 模型参数 (P):...
Java 平台自 Java 19(作为孵化模块)以来引入的外部函数与内存 API(Foreign Function and Memory API,简称 FFM API,JEP 442 已在 Java 22 中定稿)彻底改变了 Java 与原...
详解神经网络权重的聚类压缩算法:如何利用 Codebook 降低移动端内存带宽压力 在移动端和边缘设备上部署深度学习模型时,模型体积和推理时的内存带宽往往是最大的性能瓶颈。传统的量化(如INT8)可以压缩数据,但聚类压缩提供了一种更为灵活且...
什么是 ThreadLocal? ThreadLocal 是 Java 语言中提供的一种机制,用于在多线程环境下提供线程局部变量。这意味着每个线程都拥有其自己的独立变量副本,互不干扰。它常用于存储用户会话信息、事务上下文或请求ID等需要在整...
随着大模型的体积不断增长,如何在资源受限的端侧设备上高效运行这些模型成为了关键挑战。Apple M系列芯片,特别是最新的M3系列,通过其独特的统一内存架构(Unified Memory Architecture, UMA),为端侧大模型推理...