标签：计算

2026-03-30andy阅读(242)评论(0)

如何在边缘计算中利用 Flower 框架实现联邦学习协同训练？ 在边缘计算场景中，数据通常分散在数以万计的终端设备（如 IoT 网关、智能摄像头）上。由于隐私法规（如 GDPR）和高昂的带宽成本，将所有原始数据汇总到中心云进行训练变得不再可...

2026-02-27andy阅读(301)评论(0)

如何通过分析 Plan 9 汇编优化 Go 语言的高性能计算函数 在 Go 语言开发中，绝大多数场景下我们不需要关注底层汇编。但在编写高性能科学计算、加解密算法或底层驱动时，理解 Go 的 Plan 9 汇编能帮助我们洞察编译器的行为，消除...

2026-02-21andy阅读(249)评论(0)

如何解决在线和离线特征计算中的一致性与漂移问题 在机器学习系统中，训练-预测偏差（Training-Serving Skew） 是最令人头疼的问题之一。其核心矛盾在于：离线训练时我们使用基于批处理（Batch）的 SQL 或 Spark 逻...

2026-02-14andy阅读(286)评论(0)

概述：汽车座舱隐私计算的挑战 随着智能汽车的发展，人脸识别、声纹识别等生物特征数据被广泛用于驾驶员身份认证、个性化服务和疲劳监测。然而，这些敏感的生物特征数据一旦泄露，后果不堪设想。在典型的座舱域控制器（Cockpit Domain Con...

2026-02-13andy阅读(229)评论(0)

在传统的操作系统（OS）中，计算的最小单位是进程（Process）或线程（Thread）。应用程序通过调用系统API，由进程负责资源的分配（CPU时间片、内存空间、I/O访问）。这种模型在处理通用计算任务时非常高效，但面对现代AI和大数据的...

2026-02-08andy阅读(423)评论(0)

在深度学习，尤其是大型语言模型（LLM）的面试中，这是一个非常常见且重要的问题。理解计算瓶颈是优化模型部署和推理速度的关键。对于基于 Transformer 架构的大模型，在推理（Inference）阶段，计算瓶颈确实往往落在存储带宽（Me...

2026-02-08andy阅读(322)评论(0)

PyTorch 的 Autograd 机制是其核心竞争力之一。与 TensorFlow 1.x 等框架使用的静态图不同，PyTorch 采用动态计算图（Define-by-Run），这意味着计算图是在前向传播过程中即时构建的。而 backw...

2026-02-07andy阅读(277)评论(0)

在自然语言处理（NLP）或处理其他序列数据时，我们经常遇到批量数据中序列长度不一致的情况（例如句子长短不一）。传统的做法是使用零值（padding）将所有序列填充到批次中的最大长度。这不仅浪费了内存，也导致模型在推理或训练时对这些零值进行不...

2026-02-06andy阅读(499)评论(0)

模型量化是将模型权重和激活值从高精度浮点数（如FP32）转换为低精度定点整数（如INT8）的过程，以减少模型大小和计算延迟。在面试中，理解均匀量化（Uniform Quantization）的基础知识，特别是如何计算 Scale ($S$)...

2026-02-06andy阅读(366)评论(0)

在现代深度学习训练中，GPU 的计算速度往往远远超过传统硬盘 I/O 或 CPU 预处理的速度。如果数据输入管道（Input Pipeline）处理不当，就会导致高性能的 GPU 不得不等待 CPU 完成数据加载和预处理，这种情况被称为“G...