标签：调优

2026-07-12andy阅读(359)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...

2026-03-23andy阅读(297)评论(0)

如何优化座舱 AI 模型冷启动：通过权重预加载与算子缓存实现“开门即用” 在智能座舱（IVI）场景中，AI 模型的“冷启动”耗时直接影响用户对系统的“第一印象”。当车主进入座舱，语音交互（ASR/NLP）或视觉感知（DMS/OMS）模型如果...

2026-03-14andy阅读(231)评论(0)

如何通过修改 Cgroup 调度组提升 Android 端侧 AI 推理性能 在 Android 端侧部署 AI 模型时，开发者常遇到一个棘手问题：推理任务在实验室测试时速度飞快，但在用户复杂的多任务场景下，推理延迟会剧烈波动。这往往是因为...

2026-02-26andy阅读(318)评论(0)

1. 背景：为什么相同的量化模型在不同芯片上精度不同？ 在国产化适配过程中，开发者常遇到一个困惑：在 PyTorch 下验证良好的 INT8 量化模型，部署到昇腾（Ascend）、寒武纪（Cambricon）或昆仑芯（KunlunCore）...

2026-02-26andy阅读(298)评论(0)

在 Go 语言开发中，反射（reflect）是一把双刃剑。它提供了强大的运行时动态处理能力，但同时也带来了显著的性能开销。本文将从 reflect.Type 与 reflect.Value 的底层实现入手，分析性能瓶颈并给出实战调优方案。 ...

2026-02-23andy阅读(293)评论(0)

如何使用 NCNN 框架在移动端高效部署 PyTorch 模型 在端侧 AI 落地过程中，如何让原本在服务器跑的重量级模型在手机端「跑得快、不发烫」是核心挑战。腾讯开发的 NCNN 是一个针对移动端优化的极致高性能神经网络推理框架，它无第三...

2026-02-16andy阅读(276)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(298)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...

2026-02-08andy阅读(336)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(310)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...