标签：显存

2026-02-09andy阅读(50)评论(0)

引言 在训练大型深度学习模型时，显存（VRAM）往往是最大的瓶颈之一。TensorFlow 2.x 引入了强大的混合精度训练（Mixed Precision Training）功能，允许我们在不牺牲模型精度的情况下，大幅减少显存占用并提高训...

2026-02-07andy阅读(49)评论(0)

在多 GPU 分布式训练（例如使用 PyTorch DDP 或 TensorFlow MirroredStrategy）中，显存（VRAM）使用不均衡是一个常见但棘手的问题。当您在 8 块 A100 上遇到此问题时，通常意味着某个或某些进程...

2026-02-06andy阅读(51)评论(0)

在深度学习和高性能计算环境中，GPU是核心资源。显存泄漏（Memory Leak）或功率过载不仅会影响当前任务的稳定性，还可能导致硬件损耗。本指南将介绍如何结合 Prometheus、Alertmanager 和 dcgm-exporter...

2026-02-04andy阅读(73)评论(0)

FlashAttention v1/v2 演进史：它是如何通过减少显存读写让速度飞起来的 自Transformer架构诞生以来，Attention机制一直是其核心但也是性能瓶颈所在。当序列长度 $N$ 增大时，标准Attention的计算复...

2026-02-03andy阅读(60)评论(0)

大规模语言模型（LLM）在推理阶段面临的一个核心挑战是如何高效管理巨大的 Key-Value Cache（KV Cache）。KV Cache 存储了Attention机制中K(Key)和V(Value)矩阵的历史记录，对于长序列推理至关重...

2026-02-02andy阅读(65)评论(0)

在 AI 模型推理阶段，提升速度的关键往往不在于计算本身的复杂度，而在于数据在存储介质（如GPU HBM）和计算单元（CUDA Core）之间传输的效率。算子融合（Operator Fusion）正是解决这一问题的核心技术，它通过将多个计算...

2026-02-01andy阅读(77)评论(0)

在深度学习的训练过程中，Batch Size（批次大小）是一个至关重要的超参数。通常情况下，更大的 Batch Size 能够提供更准确的梯度估计，有助于模型收敛到更优的解。然而，当模型参数量巨大或输入数据维度极高时，有限的显存（VRAM）...

2026-02-01andy阅读(79)评论(0)

在汽车智能座舱环境中，部署多模态大模型（如处理语音、视觉和文本的VLM/LLM）是提升用户体验的关键。然而，座舱系统通常对硬件资源（尤其是GPU/NPU的显存）具有严格的限制。当用户进行长时间的连续对话时，大模型用于存储历史信息的KV Ca...

2026-01-29andy阅读(86)评论(0)

在现代人工智能，特别是大型语言模型（LLM）的训练中，GPU的核心计算能力（TFLOPS）固然重要，但常常被忽视的瓶颈是数据移动的速度。本文将详细解释GPU中使用的HBM（High Bandwidth Memory，高带宽显存）技术，以及为...

2026-01-29andy阅读(77)评论(0)

在深度学习模型训练和推理过程中，尤其是在使用GPU加速时，张量（Tensor）的内存管理是影响性能的关键因素。PyTorch张量的操作大致分为两类：返回“视图”（View）和返回“副本”（Copy/Clone）。不理解这两者的区别，可能导致...