标签：矩阵

2026-07-26andy阅读(368)评论(0)

如何利用 ARM i8mm 指令集加速端侧量化模型推理 在端侧 AI 推理（如手机、嵌入式设备）中，Int8 量化是提升性能、降低能耗的核心技术。传统的 ARM NEON 指令集虽有 SDOT (点乘) 指令，但在处理大规模矩阵乘法时仍显吃...

2026-07-12andy阅读(391)评论(0)

如何利用 Apple AMX 指令集实现 4-bit 量化 LLM 的端侧加速 随着端侧大语言模型（LLM）的普及，如何在 iPhone 或 Mac 上实现毫秒级的响应速度成为了开发者面临的巨大挑战。Apple 的 A 系列及 M 系列芯片...

2026-02-16andy阅读(357)评论(0)

矩阵乘法（GEMM）是高性能计算中最基础且最核心的操作之一。然而，简单的三层循环实现（ijk顺序）往往效率低下，主要瓶颈在于CPU L1/L2缓存的频繁失效（Cache Miss）。这是因为在默认的行主序（Row-Major）存储中，访问矩...

2026-02-16andy阅读(311)评论(0)

在高性能计算（HPC）领域，理解何时工作负载受限于计算能力（Compute Bound）或内存带宽（Memory Bound）至关重要。这通常通过“屋顶线模型”（Roofline Model）来分析。 对于矩阵乘法（GEMM）任务，我们希望...

2026-02-07andy阅读(325)评论(0)

模型剪枝（Pruning）作为一种重要的模型压缩技术，其核心思想是移除神经网络中不重要的权重，从而减小模型体积并理论上降低计算量（FLOPs）。然而，在实践中，尤其是部署到通用CPU或GPU上时，我们往往发现剪枝带来的FLOPs减少并未等比...

2026-02-05andy阅读(342)评论(0)

在深度学习优化和不确定性估计中，二阶导数（曲率信息）扮演着至关重要的角色，尤其是在牛顿法或拟牛顿法（如BFGS）中。TensorFlow 2.x 的 Eager 模式提供了灵活的自动微分机制 tf.GradientTape。虽然它主要用于计...

2025-12-11andy阅读(437)评论(0)

推荐系统是许多互联网产品的核心组件，但它们也面临着被滥用的风险。协同过滤（CF）攻击，特别是Top-K攻击（或称Shilling Attack），旨在通过注入虚假的用户偏好数据来恶意影响推荐结果。作为AI基础设施的维护者，理解和模拟这些攻击...