ncnn 内存池机制详解:如何通过自定义 Allocator 解决频繁分配导致的推理抖动
背景 在嵌入式设备或 Android/iOS 开发中,AI 模型的推理性能不仅取决于算法复杂度,还深受系统资源调度的影响。很多开发者会发现,ncnn 在连续推理时,由于系统底层的 malloc 和 free 导致内存碎片或内核锁竞争,从而引...
背景 在嵌入式设备或 Android/iOS 开发中,AI 模型的推理性能不仅取决于算法复杂度,还深受系统资源调度的影响。很多开发者会发现,ncnn 在连续推理时,由于系统底层的 malloc 和 free 导致内存碎片或内核锁竞争,从而引...
在 AI 模型部署到端侧设备或采用异构 CPU 架构(如 ARM big.LITTLE 或 Intel P/E 核设计)的服务器时,我们经常面临一个挑战:推理延迟(Latency)的抖动(Jitter)过大,导致 P99 延迟性能不佳。这是...
在分布式深度学习训练中,尤其是在使用数据并行(Data Parallel,如PyTorch DDP或Horovod)时,我们常常追求训练速度与GPU数量的线性扩展。但在使用标准万兆以太网(10GbE)作为节点间通信主干时,一旦GPU数量增加...