标签：调优

2026-02-16andy阅读(23)评论(0)

在移动端进行实时视频流AI推理，最大的性能瓶颈往往不在模型计算本身，而在于数据在CPU和GPU之间的搬运（内存拷贝）以及颜色空间转换（YUV到RGB）。传统的处理流程是：摄像头采集YUV数据 -> CPU接收 -> CPU进行YUV转RGB...

2026-02-11andy阅读(38)评论(0)

为什么 Faiss 会 OOM 或崩溃？ 在生产环境中处理数千万乃至数十亿的向量时，Faiss 索引的内存消耗是一个核心挑战。导致服务器 OOM (Out of Memory) 或索引崩溃的主要原因通常有两个： 索引结构选择不当 (Inde...

2026-02-11andy阅读(46)评论(0)

在脱离了熟悉的 CUDA 生态后，针对华为昇腾（Ascend）硬件进行深度学习模型推理性能优化，是许多开发者需要面临的挑战。昇腾平台的核心是 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）工具链...

2026-02-08andy阅读(54)评论(0)

在构建高性能的向量搜索系统时，选择合适的 Faiss 索引类型和超参数（如 nlist, nprobe）是至关重要的。错误的配置可能导致召回率（Recall）过低或查询速度（QPS）过慢。由于不同数据集的最佳配置差异巨大，手动调优非常耗时。...

2026-02-07andy阅读(48)评论(0)

Kubernetes的原生调度器（kube-scheduler）功能强大，但在面对特定业务场景，例如强制将某类Pod调度到拥有特定硬件（如FPGA/GPU）的节点组，或者实现复杂的租户隔离计分逻辑时，标准调度策略可能无法满足需求。 解决这类...

2026-02-05andy阅读(76)评论(0)

在深度学习模型的训练过程中，数据读取和预处理（即I/O操作）往往是制约GPU或NPU利用率的瓶颈。TensorFlow的tf.data.Dataset API是解决这一问题的核心工具。然而，如果使用不当，即使是高效的API也会拖慢整体训练速...

2026-02-05andy阅读(47)评论(0)

座舱AI（如驾驶员监控系统DMS、乘客识别、语音交互模型）对响应速度有极高要求。用户不希望在上车启动车辆时，需要等待数秒才能使用AI功能。AI模型从存储介质加载到内存并准备好进行首次推理的过程，即为“冷启动”。本文将介绍两种核心优化技术：权...

2026-02-02andy阅读(58)评论(0)

作为一名搜索技术专家，我们深知默认的分词器（如Standard Analyzer）在处理特定业务术语或同义词时往往力不从心，导致用户搜索词和文档内容无法精确匹配，从而造成召回率低下。解决这一问题的关键在于定制化分析过程，特别是引入同义词（S...