标签：内存

2026-03-13andy阅读(252)评论(0)

如何利用 ASan 与 HWAsan 精准定位 Android 端侧推理引擎的内存损坏 在开发基于 ncnn、MNN 或 TFLite 等框架的 Android 端侧推理引擎时，由于涉及大量 C++ 原始指针操作、高性能内存池管理以及复杂的...

2026-03-12andy阅读(305)评论(0)

如何在 Android 端使用 Memory Mapping (mmap) 技术防止大模型推理引发 OOM 在移动端部署 AI 模型（如 LLM、大参数量 CNN）时，最常见的痛点就是 OOM (Out Of Memory)。传统的加载方式...

2026-03-11andy阅读(256)评论(0)

如何通过 Vulkan 接口压榨移动端 GPU 算力：详解计算管线与内存屏障的极致优化 在移动端 AI 推理框架（如 NCNN、MNN）中，Vulkan 已经成为跨平台 GPU 加速的事实标准。相比传统的 OpenGL ES，Vulkan ...

2026-03-10andy阅读(321)评论(0)

背景 在 Android 端侧 AI 推理场景中，模型输入往往来自于相机预览流或图像处理器。传统的做法是将数据从 Vendor 进程拷贝到 App 进程，再拷贝给推理引擎。对于 4K 图像或高频推理任务，这种 memcpy 会显著增加延迟并...

2026-03-07andy阅读(279)评论(0)

在端侧 AI 安全领域，TEE（可信执行环境，如 ARM TrustZone）是保护模型资产的核心手段。然而，开发者面临一个物理上的‘死结’：TEE 的 Secure RAM 通常被硬件锁定在 64MB-128MB 以内，而如今即便是一个轻...

2026-03-06andy阅读(345)评论(0)

如何通过共享内存实现多进程模型权重共享：大幅降低 App 内存占用 在端侧推理或高并发 Web 服务场景中，为了提升吞吐量，我们常会启动多个进程并行处理推理请求。然而，如果每个进程都独立加载一份模型（例如一个 2GB 的 BERT 模型），...

2026-03-01andy阅读(291)评论(0)

如何通过 ncnn 的 Mat 结构理解端侧内存对齐：详解 32 字节对齐对 SIMD 加速的意义 在高性能端侧推理框架（如腾讯的 ncnn）中，性能优化往往精确到每一位内存布局。在阅读 ncnn 源码时，你会发现其核心数据结构 ncnn:...

2026-02-27andy阅读(312)评论(0)

如何在 Go 中正确使用 context.Value 传递链路信息并规避内存泄漏 在 Go 微服务开发中，context.Value 是在函数间传递 Request ID、UserID 或 Trace 信息的最常用工具。然而，由于 cont...

2026-02-25andy阅读(290)评论(0)

如何通过内存对齐 Padding 提升 Go 结构体在 CPU 缓存行中的访问性能 在现代多核 CPU 架构中，内存访问的最小单位并非单个字节，而是被称为缓存行（Cache Line）的数据块，通常为 64 字节。当多个线程（或 Gorou...

2026-02-22andy阅读(281)评论(0)

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...