标签：效率

2026-02-17andy阅读(28)评论(0)

怎么解决移动端AI推理时间不稳定问题：详解CPU降频机制与应对策略 在移动端部署AI模型时，开发者经常会发现一个令人困扰的现象：模型的推理延迟（Latency）极不稳定。第一次运行可能非常快，但连续运行几次后，延迟会显著增加，甚至在两次间隔...

2026-02-13andy阅读(47)评论(0)

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...

2026-02-12andy阅读(37)评论(0)

在将深度学习模型部署到移动端或嵌入式设备时，模型的大小和推理速度是至关重要的指标。许多从PyTorch或TensorFlow导出的ONNX模型，在计算图中包含大量冗余节点、不必要的初始化器（Initializers）或可合并的常量操作（如S...

2026-02-11andy阅读(40)评论(0)

作为Elasticsearch（ES）的资深用户，我们深知数据的删除操作并非简单的“一删了之”。标准的物理删除操作会在ES内部留下“tombstone”（删除标记），这些标记只有在后续的段合并（Segment Merge）过程中才会被清理，...

2026-02-08andy阅读(55)评论(0)

在推荐系统、自然语言处理等领域，Embedding（词向量）层往往是模型中最大的组成部分。当词汇量达到千万甚至亿级别时，Embedding表的大小会轻易超出单个GPU甚至单个服务器的内存限制，并且参数更新会变得高度稀疏和低效。TensorF...

2026-02-06andy阅读(66)评论(0)

在 Python 编程中，效率和内存优化是提升应用性能的关键。itertools 和 functools 是 Python 标准库中两个强大的模块，它们提供了一系列高阶函数和工具，能够将原本需要复杂循环或大量内存消耗的操作，转化为高效、简洁...

2026-02-03andy阅读(46)评论(0)

在车载监控系统（OMS）或驾驶员状态监测系统（DMS）中，需要实时、高效地处理来自高清摄像头的原始视频流。传统的I/O操作（如read()）涉及多次数据拷贝：从摄像头硬件缓冲区到内核缓冲区，再从内核缓冲区拷贝到用户空间缓冲区。对于高分辨率、...

2026-01-31andy阅读(58)评论(0)

对于日常需要管理Kubernetes集群的工程师来说，kubectl无疑是使用频率最高的工具。熟练掌握一些快捷操作和技巧，能够极大地提升工作效率，实现对集群管理的“效率翻倍”。本文将聚焦于几个最实用的kubectl命令行加速技巧。 1. 终...

2026-01-30andy阅读(64)评论(0)

什么是 Python 字节码和 dis 模块？ 在 Python 中，我们编写的源代码并不会直接被机器执行。相反，Python 解释器（CPython）首先将源代码编译成一种低级、平台无关的指令集，称为字节码（Bytecode）。然后，Py...