标签：详解

2026-02-06andy阅读(63)评论(0)

在处理AI/ML训练、高性能计算（HPC）等场景时，我们经常需要确保特定的工作负载只能运行在具备特定硬件（如GPU、高性能SSD或特殊网络接口）的机器上。Kubernetes的节点亲和性（Node Affinity）就是解决这一问题的核心机...

2026-02-06andy阅读(47)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...

2026-02-06andy阅读(41)评论(0)

Elasticsearch（ES）的性能和稳定性在很大程度上取决于其内存管理。合理的内存分配，尤其是对JVM堆内存（On-Heap）和操作系统文件系统缓存（Off-Heap）的平衡配置，是优化ES集群的关键。 1. JVM 堆内存（Heap...

2026-02-06andy阅读(56)评论(0)

在构建灵活的深度学习模型时，我们经常需要创建自定义 Layer（层）或 Model（模型）。然而，这些自定义组件内部的权重（例如，全连接层中的 W 矩阵）往往依赖于输入数据的特征维度。如果我们在 Layer 的 __init__ 方法中就尝...

2026-02-06andy阅读(104)评论(0)

在日常开发中，我们经常遇到这样的场景：正在一个复杂的功能分支（feature-X）上深入开发，突然一个生产环境的紧急 Bug（Hotfix）警报响起。传统的做法是：使用 git stash 暂存当前工作，切换到主分支或热修复分支，进行修复、...

2026-02-06andy阅读(52)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...

2026-02-06andy阅读(64)评论(0)

车载信息娱乐系统（IVI）中的AI应用，如高级驾驶辅助系统（ADAS）中的计算机视觉模型或智能语音助手，通常需要瞬时占用大量的内存进行模型推理。如果系统内存紧张，这种突发的内存需求很容易触发Linux内核的内存回收机制，甚至Low Memo...

2026-02-06andy阅读(80)评论(0)

在高性能 Java 应用中，频繁创建短生命周期的对象是导致 GC（垃圾回收）压力过大的主要原因之一。尽管新生代的回收速度非常快，但如果能完全消除对象的分配，性能提升将更为显著。这就是 Java HotSpot JVM 中一项强大的 JIT ...

2026-02-06andy阅读(65)评论(0)

在 Python 编程中，效率和内存优化是提升应用性能的关键。itertools 和 functools 是 Python 标准库中两个强大的模块，它们提供了一系列高阶函数和工具，能够将原本需要复杂循环或大量内存消耗的操作，转化为高效、简洁...

2026-02-05andy阅读(43)评论(0)

在现代云原生架构中，持久化存储的自动化管理是高效运维的关键。Kubernetes 的 StorageClass 机制不仅定义了存储的类型和属性，更核心的是实现了“动态创建（Dynamic Provisioning）”功能，使得用户无需手动创...