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NUMA架构
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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...
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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...
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在云原生环境中利用Kubernetes进行NUMA感知的资源调度与管理
引言 在云原生环境中，资源的高效利用是提升系统性能的关键。NUMA（非一致性内存访问）架构在现代多核服务器中广泛使用，能够通过优化内存访问路径来提升性能。然而，NUMA架构的复杂性也对资源调度和管理提出了更高的要求。本文将探讨如何在K...
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NUMA 架构下的 Linux 内核内存管理：优化、实践与内核探索
你好，我是老码农。今天，我们深入探讨 Linux 内核内存管理中的 NUMA (Non-Uniform Memory Access) 架构。对于服务器端应用开发者和内核工程师来说，理解 NUMA 不仅仅是理论知识，更是优化性能、解决问题的...
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CPU调度延迟排查：揪出幕后黑手，优化性能瓶颈
CPU调度延迟排查：揪出幕后黑手，优化性能瓶颈 作为一名性能工程师，你是否经常遇到这样的困扰：明明CPU利用率不高，但应用程序的响应却慢如蜗牛？这很可能就是CPU调度延迟在作祟。CPU调度延迟是指进程在准备好运行后，到真正获得CPU执...
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基于 eBPF 构建容器资源限制器? 这样做更有效!
基于 eBPF 构建容器资源限制器? 这样做更有效! 容器技术极大地简化了应用程序的部署和管理，但同时也带来了资源管理的挑战。如何有效地限制容器的资源使用，防止它们过度消耗系统资源，影响其他容器或宿主机的稳定运行？传统的 cgroup...
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NUMA 架构在分布式系统中的优化：榨干每一滴性能
大家好，我是你们的赛博老铁，今天咱们来聊聊 NUMA（Non-Uniform Memory Access，非统一内存访问）架构在分布式系统中的优化，保证干货满满，让你一次看个够！ 啥是 NUMA？先来个“忆苦思甜” 在聊 NUMA...
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深入探讨NUMA架构中的内存访问模式对锁竞争的影响
在多核处理器系统中，NUMA（非统一内存访问）架构的引入旨在优化内存访问性能。然而，这种架构也带来了新的挑战，尤其是在多线程环境下，内存访问模式对锁竞争的影响尤为显著。本文将深入分析NUMA架构中的内存访问模式如何影响锁竞争，并结合多核处...
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容器监控新利器-eBPF，云平台工程师的效率提升指南
作为一名云平台工程师，每天面对着大规模的容器集群，资源利用率、性能瓶颈、故障排查就像是三座大山，压得人喘不过气。传统的监控方案，要么侵入性太强，影响容器性能；要么数据不够细致，难以定位问题。直到我遇到了eBPF，才发现容器监控原来可以如此...
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深入探究NUMA架构下的锁竞争特征曲线：如何优化多线程性能
在现代高性能计算中，NUMA（Non-Uniform Memory Access，非统一内存访问）架构已成为主流。其设计核心在于将内存和处理器划分为多个节点，每个节点内的内存访问速度较快，而跨节点的内存访问则相对较慢。这种架构虽然在资源分...
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Redis Cluster 性能瓶颈分析与优化实践：高并发写入、大 Key 扫描场景深度剖析
Redis Cluster 性能瓶颈分析与优化实践：高并发写入、大 Key 扫描场景深度剖析 作为一名 DBA 或者高级运维人员，你肯定遇到过 Redis Cluster 性能瓶颈的问题。今天，咱们就来聊聊 Redis Cluster...
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深入理解NUMA架构中的锁分片技术：原理、实现与优化实践
你好，老铁们！我是你们的性能优化老司机。今天咱们聊聊在NUMA（Non-Uniform Memory Access，非一致性内存访问）架构下，如何通过“锁分片”技术来提升多线程程序的性能。这可是个非常实用而且“硬核”的话题，特别是对于那些...
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NUMA 架构下内存优化：程序员进阶指南
你好，我是你们的“赛博朋克老码农”。今天咱们来聊聊一个听起来有点“硬核”，但实际上对每个追求极致性能的程序员都至关重要的主题——NUMA（Non-Uniform Memory Access，非统一内存访问）架构下的内存优化。 1. 啥...
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万亿参数级AI模型推理：NUMA内存墙与分片、同步、数据流优化实践
作为一名深耕高性能计算和AI基础设施的工程师，我深知当我们将万亿参数级别的多模态AI模型推向生产环境时，那些看似微不足道的系统瓶颈会如何放大，最终成为横亘在推理性能面前的“内存墙”。尤其是在现有的非统一内存访问（NUMA）架构下，这个问题...