标签：内存

2026-02-06andy阅读(45)评论(0)

在TensorFlow中，tf.data管道是高效数据加载的关键。然而，许多用户在使用复杂的预处理步骤（尤其是涉及大量Python原生操作时）会遇到内存占用持续增长，甚至耗尽系统资源的问题。这通常不是操作系统意义上的“内存泄漏”，而是由于数...

2026-02-06andy阅读(64)评论(0)

车载信息娱乐系统（IVI）中的AI应用，如高级驾驶辅助系统（ADAS）中的计算机视觉模型或智能语音助手，通常需要瞬时占用大量的内存进行模型推理。如果系统内存紧张，这种突发的内存需求很容易触发Linux内核的内存回收机制，甚至Low Memo...

2026-02-03andy阅读(55)评论(0)

在处理大规模向量数据集时，内存占用往往是制约系统扩展性的瓶颈。Faiss 提供了多种索引结构来优化搜索速度和内存，其中 Scalar Quantizer (SQ) 是一种简单高效的内存优化技术，尤其适用于对精度要求不太严苛的场景。 本文将深...

2026-01-31andy阅读(71)评论(0)

计算机体系结构中有一个长期存在的瓶颈，称为“内存墙”（Memory Wall）。它描述了处理器速度增长（基于摩尔定律）远快于内存访问速度和带宽增长的现象。对于传统的CPU计算任务，这早已是性能限制因素；而对于今天的大型语言模型（LLMs），...

2026-01-30andy阅读(60)评论(0)

在处理 TB 级别或者需要实时生成的流式数据集时，传统的 PyTorch Dataset（Map-style Dataset，通过 __getitem__ 随机访问）机制会遇到致命的内存瓶颈。因为这类数据集要求在初始化时或者通过索引访问时将...

2026-01-30andy阅读(78)评论(0)

PyTorch 默认使用 NCHW (Batch, Channels, Height, Width) 内存布局，这是一种从科学计算历史遗留下来的传统格式。然而，对于现代视觉模型，尤其是在利用 NVIDIA Tensor Core 或其他高度...

2026-01-30andy阅读(83)评论(0)

高通骁龙8295（通常集成在Snapdragon Cockpit平台）是为高性能AI计算设计的SoC，尤其擅长处理大模型（LLMs, Vison Transformers）推理任务。其核心优势在于集成的Hexagon NPU/DSP，但要充...

2026-01-24andy阅读(78)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是处理大规模向量搜索的利器。然而，面对数十亿级的向量数据，选择合适的索引架构至关重要。错误的索引选择可能导致内存溢出或查询速度极慢。本篇文章将聚焦于如何根据资源限制...

2026-01-12andy阅读(87)评论(0)

对于个人站长或技术开发者来说，在处理大量日志数据、传感器数据或爬虫结果时，经常需要在VPS或虚拟机上使用Python和NumPy来构建数据集。NumPy数组的核心优势在于其固定大小和连续内存存储，但这也意味着它们并非天然支持高效的动态增长。...

2026-01-04andy阅读(105)评论(0)

在使用Vite进行大型前端项目构建时，尤其是当项目中包含大量依赖、复杂的代码转换或大型静态资源时，开发者可能会遇到Node.js内存溢出（Out of Memory, OOM）的错误。这是因为Node.js V8引擎默认分配给堆内存（Old...