标签：详解

2026-02-03andy阅读(65)评论(0)

在 Kubernetes 集群中，Pod 能够仅仅通过服务名（例如 my-database）就访问到集群内部的其他服务，这对于微服务间的通信至关重要。实现这一“魔法”的核心组件就是 CoreDNS。 本文将深入解析 CoreDNS 在 K8...

2026-02-03andy阅读(52)评论(0)

在TensorFlow 2.x时代，Eager Execution（即时执行）模式极大地提升了开发体验，使得调试像写普通Python代码一样方便。然而，纯粹的Eager模式由于需要反复穿越Python解释器边界，在性能上不如静态计算图。Te...

2026-02-03andy阅读(46)评论(0)

PyTorch作为主流的深度学习框架，其灵活强大的功能背后，隐藏着一套高效且复杂的机制来管理操作的执行，这就是我们今天要深入探讨的——PyTorch Operator Dispatcher（操作分发器）。 当你简单地调用 torch.add...

2026-02-03andy阅读(53)评论(0)

大规模语言模型（LLM）在推理阶段面临的一个核心挑战是如何高效管理巨大的 Key-Value Cache（KV Cache）。KV Cache 存储了Attention机制中K(Key)和V(Value)矩阵的历史记录，对于长序列推理至关重...

2026-02-03andy阅读(59)评论(0)

元类 (MetaClass) 是 Python 中最为强大的高级特性之一，它允许你在创建类时自动修改或定制类的行为。简单来说，元类就是“创建类的类”。当你定义一个新类时，元类负责接管这个创建过程，让你有机会在类真正实例化之前对其蓝图进行修改...

2026-02-02andy阅读(68)评论(0)

Kubernetes Service 是将一组 Pod 抽象化并提供稳定网络访问点的核心资源。了解不同的 Service 类型及其用途，对于正确设计 K8s 集群的通信架构至关重要。本文将聚焦三种最常见的 Service 类型：Cluste...

2026-02-02andy阅读(82)评论(0)

如何理解和使用 Kubernetes 静态 Pod 与动态 Pod 的控制差异：详解 Kubelet 侧的特殊逻辑 在 Kubernetes (K8s) 生态中，Pod 是最小的可部署单元。我们通常所说的 Pod 都是通过 API Serv...

2026-02-02andy阅读(69)评论(0)

在 AI 推理加速领域，人们通常关注 FLOPS 或计算密度，但对于延迟敏感的场景（尤其是使用小型模型或具有许多顺序层的大型模型），CPU 发射（Kernel Launch）开销往往会成为主要的性能瓶颈。每次 PyTorch 调用 GPU ...

2026-02-02andy阅读(77)评论(0)

在旧版本的Git中，我们通常使用git checkout或git reset来撤销或恢复文件。然而，这两个命令功能过于强大且语义混淆（checkout既可以切换分支，又可以撤销文件修改）。为了解决这个问题，Git在2.23版本引入了两个新的...

2026-02-02andy阅读(60)评论(0)

在 AI 模型推理阶段，提升速度的关键往往不在于计算本身的复杂度，而在于数据在存储介质（如GPU HBM）和计算单元（CUDA Core）之间传输的效率。算子融合（Operator Fusion）正是解决这一问题的核心技术，它通过将多个计算...