文章标签
AI推
-
嵌入式异构多核处理器上语音识别：实时推理与内存占用的深度优化策略
在当下这个万物互联的时代，语音识别技术已经不再是科幻电影里的情节，它正悄然渗透进我们生活的方方面面：智能音箱、车载系统、可穿戴设备……它们无不依赖于边缘侧强大的语音处理能力。然而，在嵌入式系统中实现高性能、低功耗的语音识别，尤其是在资源受...
-
GPU资源紧张下：如何优雅地管理多优先级AI模型？
在当前GPU资源日益紧张的背景下，如何高效、公平地管理多类型AI模型（轻量级实时推理、重量级批处理）的GPU资源，并确保关键服务的SLA（服务等级协议）不受影响，是许多团队面临的严峻挑战。本文将探讨一套综合性的策略，从硬件层到软件层，再到...
-
混合AI工作负载下GPU高效利用与服务质量保障策略
在AI驱动的业务中，我们常常面临一个复杂的挑战：如何在有限的GPU资源上，高效地同时运行高并发的AI推理任务和周期性的模型训练任务，同时确保核心在线服务的低延迟和高可用性。这不仅仅是资源分配的问题，更是一套涉及架构设计、调度策略、监控和自...
-
告别依赖地狱：用Docker轻松部署AI推荐模型
最近业务部门催着要上线新的AI推荐模型，这本来是好事儿，说明咱们的业务在蒸蒸日上嘛！但是，每次新模型上线，都得折腾那些复杂的Python依赖环境，简直让人崩溃。有时候改来改去，甚至还会影响到现有模型的正常运行，搞得部署的兄弟们焦头烂额。 ...
-
深入NUMA：边缘AI轻量级模型内存访问模式评估与性能调优实战
在当下AI无处不在的浪潮中，将大型模型“瘦身”后下放到边缘设备，进行实时、低延迟的推理，已经成为一股不可逆的趋势。我们把这些经过剪枝（Pruning）或蒸馏（Distillation）处理的“轻量级大模型”部署到资源有限的边缘服务器或特定...
-
多租户AI加速器芯片中，如何实现NoC带宽隔离与数据加密通道独立性？深度解析片上网络资源管理与数据安全策略
在高性能计算领域，尤其是AI推理任务日益繁重且趋向集中化的今天，多租户AI加速器芯片正成为云计算和边缘计算的核心基础设施。设想一下，一个物理芯片上同时承载着来自不同客户、不同行业的AI推理请求，比如某个金融机构的风险评估模型，同时与另一个...
-
云原生：如何为你的AI推荐系统按下“加速键”？
“云原生”这个词，听起来确实有点高深莫测，技术部门提出的时候，大家可能首先想到的就是一堆复杂的概念和工具。不过，您关心的核心问题——它能否帮助我们更快地推出新功能，比如明年计划上线的AI驱动个性化推荐系统——这恰恰是云原生最能体现价值的地...
-
云端AI推理芯片：NUMA架构下多租户远程内存访问的深度优化与瓶颈突破
在面向云服务的AI推理芯片设计与部署中，“内存墙”一直是悬在性能工程师和架构师头顶的达摩克利斯之剑。尤其当我们的目光投向多租户环境下的非均匀内存访问（NUMA）架构时，这个问题变得尤为复杂和棘手。如何高效利用NUMA，克服远程内存访问带来...
-
Kubernetes上如何保障AI实时推理的SLA？GPU资源调度策略与实践
在AI时代，实时推理服务的响应速度和稳定性是产品经理和用户最为关注的核心指标之一。面对您团队AI产品经理抱怨实时推理服务响应时间不稳定，尤其在晚上批处理任务高峰期问题，这确实是AI基础设施管理中一个常见且棘手的挑战。核心症结在于有限的GP...
-
边缘AI设备Flash寿命与实时性平衡：软件优化实践
在高性能嵌入式AI推理边缘设备中，我们常常面临一个两难的局面：AI模型参数的频繁更新（比如在线学习、A/B测试、个性化模型部署）和实时数据的快速记录（如传感器数据、推理结果、设备状态日志），都对作为主要非易失性存储介质的Flash内存提出...
-
未来十年：RISC-V如何携手DSP与MCU，重塑嵌入式AI的异构计算版图
说起来，嵌入式AI这股浪潮，真是把我们这些搞硬件、搞系统的人推到了一个前所未有的十字路口。传统的MCU和DSP，虽然在各自领域里耕耘多年，性能和能效比也迭代了好几代，但在面对现在、尤其是未来十年嵌入式AI那些“变态”级的实时性、功耗和模型...
-
Envoy 结合 WebAssembly：打造高性能、可扩展的边缘计算解决方案
“ ভাই, 听说 Envoy 现在能跑 WebAssembly 了？这玩意儿到底能干啥？” 作为一名混迹云计算和边缘计算领域多年的老码农，我经常被问到类似的问题。今天，咱们就来好好聊聊 Envoy 和 WebAssembly 这对“...
-
智能家居边缘计算新范式? Serverless函数应用场景深度剖析
随着物联网技术的飞速发展，智能家居设备日益普及，数据量呈指数级增长。传统的云计算模式在处理海量本地设备数据时，面临着延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险增高等挑战。边缘计算应运而生，旨在将计算和数据存储推向网络边缘，更靠近数据源头。而Serv...
-
Serverless架构深度剖析：扬长避短，玩转事件驱动与API后端
Serverless架构深度剖析：扬长避短，玩转事件驱动与API后端 各位看官，今天咱们不聊虚的，直接来点硬货——Serverless架构。这玩意儿现在火得一塌糊涂，仿佛不提Serverless，都不好意思说自己是搞云计算的。但是，S...
-
企业AI决策系统：算法透明度与商业机密的平衡之道，如何赢得员工信任
在企业内部推动AI辅助决策，无疑是提升效率和优化运营的必由之路。想象一下，如果你的销售团队能根据AI推荐的客户优先级高效跟进，或者采购部门能依据AI洞察预测市场波动、优化库存，那将是多么激动人心的图景！然而，当AI真正走进日常工作流，一个...
-
如何向董事会量化AI与大数据投资的商业价值：案例与评估模型
在当今技术飞速发展的时代，AI和大数据已成为企业竞争力的核心驱动力。然而，对于许多技术领导者而言，如何将这些“看不见”的复杂模型和算法转化为董事会成员能够理解并认同的“看得见”的商业价值——例如市场份额增长或运营成本降低——却是一个普遍的...
-
AI推理定制NoC：QoS与细粒度安全融合，保障高优先级加密数据流的极致性能
在面向AI推理任务定制的片上网络（NoC）设计中，我们总会面临一个核心难题：如何在保证高优先级AI数据流低延迟与高吞吐量的同时，兼顾细粒度的安全访问控制与加密传输的需求？这绝非简单的功能叠加，而是深层次的架构融合与性能/安全平衡的艺术。作...
-
为什么 WebAssembly (Wasm) 正在重塑边缘计算？CDN 和边缘 AI 的新可能
WebAssembly (Wasm) 正在重塑边缘计算？CDN 和边缘 AI 的新可能 作为一名长期游走在 Web 前沿的开发者，我一直对新技术保持着高度的敏感。最近，我发现 WebAssembly (Wasm) 这项技术正在边缘计算...
-
RISC-V定制指令扩展：面向AI加速器片上网络高效数据传输的设计与应用
在人工智能（AI）加速器设计中，数据传输效率是至关重要的性能瓶颈。片上网络（NoC）作为一种高效的片上通信架构，被广泛应用于现代SoC设计中。然而，传统的处理器核心与NoC交互方式通常需要频繁的中断和数据拷贝，导致较高的延迟和处理器资源占...
-
RISC-V异构系统中的NoC拓扑抉择：定制指令通信的延迟与带宽深度解析
在高性能计算与边缘智能的交汇点，RISC-V架构的开放性与可扩展性正使其成为异构计算领域的新宠。尤其是它对定制指令集的天然支持，为特定领域加速器提供了前所未有的灵活性。然而，当多个RISC-V核心、各类定制加速器、通用处理器甚至不同IP模...