标签：内存

2025-12-23andy阅读(85)评论(0)

在AI基础设施中，特别是进行大规模向量相似性搜索时，使用GPU加速是提高检索速度的关键。然而，当索引的向量数量达到数十亿甚至数万亿时，索引所需的存储容量往往会轻松超过单张GPU的显存上限（如24GB、80GB）。这时，一个核心的工程问题是：...

2025-12-23andy阅读(92)评论(0)

对于个人站长而言，512MB内存的VPS（俗称“小鸡”）是入门建站的经济选择。然而，当运行资源消耗较大的WordPress时，尤其是在面临突发访问或后台操作时，系统很容易耗尽物理内存，触发Linux内核的OOM（Out of Memory）...

2025-12-21andy阅读(147)评论(0)

如何利用PyTorch的contiguous()操作优化模型推理性能并避免内存陷阱 在高性能AI模型部署和基础设施建设中，内存管理和数据布局是决定计算效率的关键因素。PyTorch中的张量（Tensor）操作看似简单，但其背后的内存连续性（...

2025-11-27andy阅读(187)评论(0)

在AI模型训练和部署环境中，内存（RAM）和显存（VRAM）的管理是性能优化和稳定性保障的关键。当系统出现性能下降、交换空间（Swap）使用过多，或者直接触发OOM（Out of Memory）错误时，首要任务是找到并分析占用系统内存最多的...

2025-11-27andy阅读(161)评论(0)

在AI模型部署和高性能Java服务（如Kafka, ElasticSearch, 甚至基于Java的推理服务）中，我们经常需要为JVM配置大内存堆（Heap），例如 -Xmx6g。然而，在资源受限的环境（如小型云主机或内存限制严格的容器）中...

2025-11-27andy阅读(171)评论(0)

在AI模型部署和训练的场景中，高效的内存管理至关重要。大型语言模型（LLMs）或复杂的计算机视觉模型往往需要巨大的内存资源。即使拥有大内存的服务器，正确配置和监控Swap空间也能有效防止系统在内存瞬间高峰时崩溃（OOM Kill），尤其是在...