标签：cpu

2026-02-15andy阅读(7)评论(0)

在 AI 模型部署到端侧设备或采用异构 CPU 架构（如 ARM big.LITTLE 或 Intel P/E 核设计）的服务器时，我们经常面临一个挑战：推理延迟（Latency）的抖动（Jitter）过大，导致 P99 延迟性能不佳。这是...

2026-02-07andy阅读(32)评论(0)

许多个人站长在使用低成本或入门级云服务器（VPS/VM）时，会遇到一个令人抓狂的问题：机器运行一段时间后，负载明明不高，但 CPU 使用率却被死死地限制在一个低值（比如 10%、20%）。你一查，发现 CPU 跑不满，服务响应变慢，但就是不...

2026-02-06andy阅读(46)评论(0)

对于个人站长来说，选择一台性能可靠的VPS是建站成功的基础。市面上很多低价VPS都会面临一个共同的问题：超售（Overselling）。这意味着一台物理母机上承载了远超其设计负荷的虚拟机数量，导致资源竞争激烈。 你问除了看CPU型号，还有啥...

2026-02-02andy阅读(43)评论(0)

异构计算（Heterogeneous Computing）指的是在同一系统中使用不同类型的处理器（如 CPU、GPU、TPU 等）协同工作来完成任务。在深度学习训练中，最常见的异构模式就是让多核 CPU 专注于数据加载、预处理和增强（I/O...

2026-02-02andy阅读(55)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 ...

2026-01-31andy阅读(51)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...

2026-01-29andy阅读(55)评论(0)

车载系统级芯片（SOC）是智能座舱的核心。随着功能越来越复杂，传统的 CPU 单核运算已无法满足需求。现代座舱依赖异构计算架构，即同时使用通用处理器（CPU）、图形处理器（GPU）和神经网络处理器（NPU）来分担工作负载。平衡这三种核心的算...

2026-01-16andy阅读(98)评论(0)

对于运行在 VPS 或公有云虚拟机上的 Java 站点而言，性能问题尤其是高 CPU 占用是站长经常遇到的挑战。当应用卡死或响应缓慢时，我们不能贸然重启，而是需要快速定位根源。jps 和 jstack 是 JDK 自带的两个强大工具，它们能...

2026-01-14andy阅读(99)评论(0)

对于运行在VPS或云虚拟机上的Java应用来说，合理设置线程池大小是性能优化的关键一步。线程池设置得太小会导致任务排队和处理速度慢（线程饥饿），设置得太大则会浪费系统资源，增加线程上下文切换的开销，反而降低性能。 科学设置线程池大小的核心原...

2025-12-26andy阅读(94)评论(0)

在构建高性能的AI检索系统时，向量数据库（如Milvus、Pinecone或Weaviate）的分片（Sharding）策略是决定系统吞吐量和延迟的关键因素。分片的初衷是通过将数据分散到多个物理或逻辑分区上，实现查询的并行化，从而提高检索速...