标签：详解

2026-01-31andy阅读(14)评论(0)

在构建大型深度学习模型时，分布式数据并行（DDP）是提高训练速度的关键技术。然而，许多人误以为分布式训练只是简单地将模型复制到多张卡上并行计算。事实并非如此，真正的效率瓶颈在于梯度同步。PyTorch DDP通过其独特的梯度桶（Gradie...

2026-01-31andy阅读(12)评论(0)

在深度学习训练和推理过程中，我们经常会发现 GPU 使用率不高，或者训练速度远低于预期。这往往不是 GPU 计算慢，而是因为数据加载和预处理（Data I/O）成为了瓶颈，导致 GPU 必须等待 CPU 准备好下一批数据。这种等待被称为“数...

2026-01-31andy阅读(18)评论(0)

什么是 Python 的全局解释器锁（GIL）？ Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）是 CPython 解释器中的一个互斥锁（Mutex）。它的核心作用是：保证在任何时刻，只有一个线...

2026-01-30andy阅读(13)评论(0)

在云计算和容器编排的世界里，Kubernetes（K8s）无疑是核心。它之所以能高效管理复杂的分布式系统，其核心哲学就是采用了声明式API（Declarative API）。理解声明式API的精髓，就是理解为什么我们只需提交YAML文件来描...

2026-01-30andy阅读(12)评论(0)

车载座舱中的AI应用，如驾驶员状态监控（DMS）、手势识别和语音处理，对实时性要求很高，但同时面临着严峻的散热挑战。在炎热环境或持续高负载下，端侧AI芯片（NPU/GPU）产生的热量可能导致系统性能下降甚至硬件损坏。为了保证AI系统的长期稳...

2026-01-30andy阅读(16)评论(0)

引言：为什么需要 Faiss GPU？ 在处理海量向量数据（例如，数百万或数十亿个128维或更高维度的向量）时，传统的CPU计算受限于核心数量和内存带宽，查询延迟往往难以接受。Faiss通过其高度优化的GPU模块，能够充分利用NVIDIA ...

2026-01-30andy阅读(16)评论(0)

Git是现代软件开发中不可或缺的版本控制系统。在日常工作中，我们难免会犯错或需要回溯历史。Git提供了多种“撤销”或“回退”机制，其中最核心且最容易混淆的是 git reset、git revert 和 git checkout（或 git...

2026-01-30andy阅读(17)评论(0)

PyTorch 默认使用 NCHW (Batch, Channels, Height, Width) 内存布局，这是一种从科学计算历史遗留下来的传统格式。然而，对于现代视觉模型，尤其是在利用 NVIDIA Tensor Core 或其他高度...

2026-01-29andy阅读(20)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(19)评论(0)

Kubernetes（K8s）的核心是控制平面（Control Plane），它负责维护集群的期望状态。在所有组件中，API Server 是集群唯一的入口。本篇文章将深入解析一个简单指令（例如创建或修改资源）从用户端（Client）发起，...