标签：开销

2026-02-15andy阅读(26)评论(0)

在资源受限的端侧设备（如手机、IoT设备）上部署深度学习模型时，模型量化（通常是转换为INT8）是降低延迟和功耗的关键技术。然而，量化方案并非只有一种。本文将对比静态离线量化（Static Post-Training Quantizatio...

2026-02-14andy阅读(25)评论(0)

在同步分布式训练（如 PyTorch DDP）中，最主要的性能瓶颈之一是梯度同步操作 All-Reduce 导致的等待时间。当一台 GPU 完成反向传播并计算出所有梯度后，它必须等待所有其他 GPU 完成相同的操作，然后才能进行梯度聚合。利...

2026-02-10andy阅读(51)评论(0)

混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）通过稀疏激活实现模型扩展，显著提升了参数量和训练效率。然而，其核心组件——路由器（Router）——在将输入Token分配给不同专家（Expert）时，带来了两大基础设施挑战：专...

2026-02-09andy阅读(59)评论(0)

在大规模数据中心集群中，网络拓扑通常采用多级架构（如Fat-Tree或Spine-Leaf），跨越不同交换机（尤其是跨越核心交换机）的通信，相比同一交换机下的通信，往往具有更高的延迟和更大的带宽开销。对于需要高频、低延迟通信的应用（如分布式...

2026-02-05andy阅读(48)评论(0)

在进行大规模深度学习训练时，数据预处理（例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取）往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代（多Epoch）场景下，这些耗时的预处理步骤会被重复执行，造成巨大的计算浪费，并拖慢训练启动速度。 T...

2026-02-02andy阅读(70)评论(0)

在 AI 推理加速领域，人们通常关注 FLOPS 或计算密度，但对于延迟敏感的场景（尤其是使用小型模型或具有许多顺序层的大型模型），CPU 发射（Kernel Launch）开销往往会成为主要的性能瓶颈。每次 PyTorch 调用 GPU ...