标签：性能

2026-02-22andy阅读(3)评论(0)

如何通过 A/B 测试评估移动端模型性能：除了延时外，你还需要关注哪些工程指标 在将深度学习模型（如基于 ncnn、mnn 或 TFLite 优化的模型）推向千万量级的移动端用户时，实验室内的 Benchmark 结果往往是“理想化”的。由...

2026-02-17andy阅读(28)评论(0)

对于追求极致性能的端侧 AI 应用来说，找到模型推理的性能瓶颈是加速优化的第一步。我们通常结合使用静态分析工具 (Netron) 和动态分析工具 (系统 Profiler) 来实现这一目标。 Netron 帮助我们理解模型的结构和计算流，而...

2026-02-14andy阅读(32)评论(0)

Java 动态代理是实现面向切面编程（AOP）的关键技术之一。Java 中最常用的两种动态代理机制是 JDK 动态代理（基于接口）和 CGLIB 代理（基于继承）。虽然它们都能实现代理功能，但由于底层字节码生成机制的根本差异，导致了它们在性...

2026-02-13andy阅读(38)评论(0)

如何利用 MethodHandle 实现比反射更安全且性能更高的动态方法调用n动态方法调用是Java等语言中实现框架、AOP或元编程的关键技术。在Java 7之前，我们通常依赖于传统的 java.lang.reflect (反射)。然而，反...

2026-02-11andy阅读(45)评论(0)

在脱离了熟悉的 CUDA 生态后，针对华为昇腾（Ascend）硬件进行深度学习模型推理性能优化，是许多开发者需要面临的挑战。昇腾平台的核心是 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）工具链...

2026-02-08andy阅读(48)评论(0)

分布式训练是加速大型模型训练的关键技术。在多GPU或多机环境中，梯度同步（Gradient Synchronization）的效率决定了整体训练的性能上限。在TensorFlow和PyTorch等框架中，NVIDIA的集合通信库（NCCL）...

2026-02-07andy阅读(45)评论(0)

如何理解 JVM 中的指针压缩技术：为什么堆内存超过 32G 会性能下降 在高性能 Java 应用的部署中，配置 JVM 堆内存大小（Heap Size）是一个核心环节。开发者常常会听到一个经验法则：如果使用 64 位 JVM，最好不要让堆...

2026-01-31andy阅读(84)评论(0)

什么是 Python 的全局解释器锁（GIL）？ Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）是 CPython 解释器中的一个互斥锁（Mutex）。它的核心作用是：保证在任何时刻，只有一个线...

2026-01-30andy阅读(58)评论(0)

NVIDIA Nsight Systems (NSS) 是一个强大的系统级性能分析工具，它能够帮助开发者深入了解 GPU 和 CPU 之间的交互，以及 CUDA 算子（Kernel）的执行效率。对于深度学习应用而言，理解哪个算子耗时最长是性...

2026-01-30andy阅读(51)评论(0)

在将AI模型部署到生产环境时，公平性（Fairness）已成为与性能（Accuracy）同等重要的指标。然而，去偏见技术常常伴随着一个核心挑战：公平性提升是否会以牺牲模型的整体预测性能为代价？ 本文将深入探讨如何通过一种实用的AI基础设施技...