标签：硬件

2026-02-12andy阅读(52)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(54)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(48)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(39)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(51)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(63)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...

2026-02-07andy阅读(50)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...

2026-02-06andy阅读(57)评论(0)

在将大型语言模型（LLM）部署到资源受限的端侧设备（如手机、边缘计算网关）时，模型量化是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。4-bit 量化（如 GPTQ 和 AWQ）因其极高的压缩比而受到广泛关注。然而，这两种流行算法在底层实现和硬件亲...