面试必问:为什么 Transformer 的计算瓶颈往往在存储带宽而非算力?
在深度学习,尤其是大型语言模型(LLM)的面试中,这是一个非常常见且重要的问题。理解计算瓶颈是优化模型部署和推理速度的关键。对于基于 Transformer 架构的大模型,在推理(Inference)阶段,计算瓶颈确实往往落在存储带宽(Me...
在深度学习,尤其是大型语言模型(LLM)的面试中,这是一个非常常见且重要的问题。理解计算瓶颈是优化模型部署和推理速度的关键。对于基于 Transformer 架构的大模型,在推理(Inference)阶段,计算瓶颈确实往往落在存储带宽(Me...
如何通过本地持久化卷解决K8s数据库I/O延迟问题:进阶性能优化方案 在Kubernetes (K8s) 中运行数据库等对I/O性能要求极高的有状态应用时,传统的网络存储(如NFS、云提供商的EBS或GCE PD)往往会引入不可接受的I/O...
在工业级AI项目中,数据I/O效率往往是训练速度的瓶颈。标准的CSV或Parquet文件在处理大规模、异构数据(如包含大量稀疏特征、图像或高维向量)时,性能往往不佳。TensorFlow的官方数据格式TFRecord,结合其核心协议tf.t...
在Kubernetes集群中,容器本身是无状态的(Stateless),数据通常会随着容器的销毁而丢失。为了实现数据的持久化或共享,Kubernetes提供了多种存储机制。理解EmptyDir、HostPath以及PersistentVol...
在容器化和微服务架构中,敏感数据(如数据库密码、API Key、TLS证书等)的管理是一个核心的安全挑战。将这些信息直接写入Dockerfile或容器镜像中是一种非常危险的做法,因为一旦镜像泄露,所有机密信息也将暴露无遗,且通过简单的doc...
作为处理大规模日志或时序数据的核心技术,Elasticsearch集群的存储成本和查询性能是需要持续优化的矛盾点。分层存储架构(Hot-Warm-Cold/Frozen)是解决这一问题的标准方案,它允许我们将最新、访问频率高的数据存储在高性...
引言:为什么需要FST? 在搜索引擎技术中,词典(Term Dictionary)是核心组件,它存储了索引中出现过的所有唯一词汇。传统的词典实现,如简单的哈希表(HashMap)或基础的前缀树(Trie),虽然查找速度快,但存在严重的内存浪...
对于习惯了传统关系型数据库(如MySQL, SQL Server)的站长来说,“存储过程”(Stored Procedure, SP)是集中业务逻辑、提高性能的重要工具。然而,MongoDB作为一款流行的NoSQL数据库,其架构哲学与SQL...
在AI基础设施的运维中,数据存储层的稳定性和可迁移性至关重要。MinIO作为高性能的对象存储解决方案,常用于存储训练数据集、模型权重和推理日志。当需要进行硬件升级、集群扩容或主机维护时,我们必须将运行在Docker中的MinIO实例及其所有...
在边缘计算环境中,AI模型的知识产权保护和防篡改是至关重要的。模型文件通常包含大量的专有算法和训练数据信息,一旦泄露或被恶意修改,将造成巨大的经济损失。本文将详细介绍如何结合文件加密和完整性验证,实现模型在边缘设备上的安全存储和验证加载(V...