标签：memory

2026-03-12andy阅读(18)评论(0)

如何在 Android 端使用 Memory Mapping (mmap) 技术防止大模型推理引发 OOM 在移动端部署 AI 模型（如 LLM、大参数量 CNN）时，最常见的痛点就是 OOM (Out Of Memory)。传统的加载方式...

2026-03-06andy阅读(50)评论(0)

如何通过共享内存实现多进程模型权重共享：大幅降低 App 内存占用 在端侧推理或高并发 Web 服务场景中，为了提升吞吐量，我们常会启动多个进程并行处理推理请求。然而，如果每个进程都独立加载一份模型（例如一个 2GB 的 BERT 模型），...

2026-02-17andy阅读(71)评论(0)

NVIDIA 的 Unified Memory (UM) 或称托管内存（Managed Memory），是 CUDA 6.0 引入的一项重要特性。它旨在通过提供一个统一的地址空间，让 CPU（Host）和 GPU（Device）可以共享数据...

2026-02-10andy阅读(65)评论(0)

在使用 TensorFlow (TF) 进行深度学习开发时，尤其是涉及到 GPU 资源管理时，许多开发者会遇到一个令人头疼的问题：TensorFlow 默认会在初始化时，预先分配几乎所有可用的 GPU 显存，即使模型非常小。这导致了显存资源...

2026-01-31andy阅读(142)评论(0)

计算机体系结构中有一个长期存在的瓶颈，称为“内存墙”（Memory Wall）。它描述了处理器速度增长（基于摩尔定律）远快于内存访问速度和带宽增长的现象。对于传统的CPU计算任务，这早已是性能限制因素；而对于今天的大型语言模型（LLMs），...

2026-01-30andy阅读(157)评论(0)

在PyTorch深度学习训练中，数据加载的速度（即I/O吞吐量）往往是整个训练流程的瓶颈。当尝试使用多进程（num_workers > 0）来加速数据读取时，用户可能会遇到程序锁死、内存暴涨或性能不升反降的问题。本文将深入解析如何通过合理配...