标签：cpu

2026-02-02andy阅读(110)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(92)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(94)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(132)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(138)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(128)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...

2025-12-24andy阅读(127)评论(0)

在高性能AI基础设施中，多GPU并行技术是提升模型检索（如向量搜索、大模型推理）吞吐量和降低延迟的关键。然而，当我们将模型或数据进行分片（Sharding）部署到多个GPU上时，一个不可避免的性能瓶颈随之而来：结果分片同步和聚合的延迟损耗。...

2025-12-23andy阅读(136)评论(0)

在AI基础设施中，特别是进行大规模向量相似性搜索时，使用GPU加速是提高检索速度的关键。然而，当索引的向量数量达到数十亿甚至数万亿时，索引所需的存储容量往往会轻松超过单张GPU的显存上限（如24GB、80GB）。这时，一个核心的工程问题是：...

2025-12-23andy阅读(128)评论(0)

对于个人站长来说，购买VPS后最担心的问题之一就是“资源超售”（Overcommitment），即物理母机上塞入了过多的虚拟机，导致性能下降，也就是遇到了“吵闹的邻居”（Noisy Neighbors）。由于我们无法直接登录母机查看，因此必...

2025-12-22andy阅读(168)评论(0)

许多个人站长在选择公有云的入门级VPS或虚拟机时，会遇到所谓的“突发型实例”或“共享型实例”（例如阿里云的T5/T6系列，AWS的T系列）。这些实例通常价格低廉，但它们在CPU使用上有一套特殊的机制——CPU信用积分（CPU Credit）...