标签：硬件

2026-04-03andy阅读(29)评论(0)

如何利用 TVM 编译器实现异构硬件上的模型部署与性能调优 在 AI 基础设施领域，将训练好的模型高效部署到多样化的硬件（如 CPU、GPU、DSP、NPU）是核心挑战。Apache TVM 作为一个开源的端到端深度学习编译器，通过其多层 ...

2026-03-19andy阅读(45)评论(0)

在端侧AI部署中，不同厂商的SoC（如高通骁龙的DSP、华为昇腾的NPU、联发科的APU）对不同算子位宽的加速效率截然不同。传统的统一INT8量化往往无法榨干硬件性能。本文将介绍如何利用硬件感知量化搜索（Hardware-Aware Qua...

2026-03-08andy阅读(56)评论(0)

如何基于硬件唯一密钥 (HUK) 实现 AI 模型与设备的强绑定 在端侧 AI 部署场景中，模型权重往往是核心知识产权。为了防止模型文件被非法拷贝到其他设备运行，基于硬件唯一密钥（Hardware Unique Key, HUK）的“模型绑...

2026-03-07andy阅读(80)评论(0)

为什么需要 TEE 可信推理？ 在移动端或边缘侧部署 AI 模型时，模型资产的安全性面临严峻挑战。传统的磁盘加密或混淆技术容易被 Root 权限后的攻击者通过内存镜像、侧信道分析等手段破解。ARM TrustZone 技术提供的 TEE (...

2026-02-12andy阅读(127)评论(0)

VPS（虚拟私人服务器）因其高速的网络连接和24/7的在线能力，常被个人站长用于运行各种后台服务，其中也包括Private Tracker（PT）任务。 然而，用户普遍担忧：VPS挂PT任务，会被服务商以“滥用硬件”为由直接停机删号吗？ 答...

2026-02-12andy阅读(110)评论(0)

循环分块（Loop Tiling），也称为循环阻塞（Loop Blocking），是高性能计算中优化内存局部性（Temporal and Spatial Locality）的关键技术。通过将大型计算任务分解为可放入缓存（Cache）的小块，...

2026-02-12andy阅读(139)评论(0)

在当前的大模型（LLM）时代，NVIDIA H100 Tensor Core GPU 是训练和推理的主力核心。但一块 H100 GPU 本身并不能单独完成大规模训练任务。AI 服务器的设计精髓在于如何高效地将多块 H100 连接起来，形成一...

2026-02-10andy阅读(92)评论(0)

在高性能计算领域，特别是深度学习推理和训练中，最大限度地利用硬件（如GPU或TPU）的计算能力至关重要。TensorFlow通过集成XLA（Accelerated Linear Algebra，加速线性代数）编译器来实现这一目标。然而，全局...

2026-02-09andy阅读(143)评论(0)

Kubernetes（K8s）集群的生命周期管理是运维工作的核心。当我们需要对某个节点进行硬件升级、操作系统补丁或内核更新时，必须确保该节点上的应用Pod能够安全、平滑地迁移到其他健康节点上，从而实现零服务中断（Zero Downtime）...

2026-02-08andy阅读(184)评论(0)

随着汽车电子电气（E/E）架构向域控制器和区域架构发展，在一个高性能芯片（SoC）上运行多个功能域（如娱乐域、自动驾驶域、动力总成域）成为趋势。这种设计催生了一个关键问题：座舱娱乐系统（通常安全等级较低，如QM或ASIL-B）是否能够访问或...