独家|由AI 驱动系统的架构:每位技术架构师都应该了解的内容
本文假定您已具备人工智能(AI)的基本概念知识,拥有API设计的实践经验,并且熟悉构建生产级系统的经典挑战。同时,您需要能够熟练阅读Python代码,并理解分布式系统原理。
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“快子清鸡流”是一种针对金币收益下降问题的解决方案,核心逻辑是通过清除设备缓存、出厂重置等操作重置系统,从而重新获取高价值广告。以下是具体解析;
AI时代,人们普遍能够感受到数据量的激增,显性的矛盾是有限的存储空间和成本约束下,绝大多数生成的数据无法被保存。而更深层次的矛盾则是如何挖掘数据的价值,毕竟,只有数据所能产生的价值超过存储的成本,数据才值得保存下来。
KV Cache 传递是 vLLM 实现 PD(Prefill-Decode)分离的核心技术之一,其性能与稳定性直接关系到整个推理系统的效率。本文将系统探讨 KV Cache 传递过程中的关键问题。
如果你觉得这是一个非常简单的问题,那么你真应该好好读读本文,我敢保证这个问题绝没有你想象的那么简单。注意,一定要完本文,否则可能会得出错误的结论。
wait: mov eax, DWORD PTR busy[rip].L2: test eax, eax jne .L2 retbusy: .long 1
22MB的二级缓存、32MB的系统缓存、75.8GB/s的内存带宽,这些数字不是工程师的草稿,而是苹果给“专业用户”开的账单。
他们提出的 EvolKV 框架,仅用1.5% KV Cache预算,大模型性能却媲美完整模型,令技术圈震惊。
只用 1.5% 的内存预算,性能就能超越使用完整 KV cache 的模型,这意味着大语言模型的推理成本可以大幅降低。EvolKV 的这一突破为实际部署中的内存优化提供了全新思路。
缓存是解决这些问题的终极武器!本文将用真实电商案例,带你掌握Spring缓存的高级玩法,从基础配置到多级缓存架构,再到高并发场景的缓存三剑客(穿透/雪崩/击穿)解决方案,最后用压测数据展示性能飙升300%的奇迹!
springboot cache springboot缓存 2025-06-24 16:00 1
手机用久了,内存提示总频繁弹出,打开APP卡顿、拍照时提示“存储空间不足”,这些问题大多是缓存垃圾堆积导致的。
此前智谱开源新一代旗舰模型 GLM-4.5 以及轻量版 GLM-4.5-Air。8 月,GLM-4.5 的技术报告正式发布,在披露预训练、后训练细节之外,还介绍了智谱专为强化学习扩展自研的 post-training 框架 —— slime。
2025 年 8 月 28 日至 30 日,第二届 CCF 中国存储大会在武汉盛大召开。作为我国信息存储与计算领域的高规格年度盛会,大会汇聚院士、顶级专家、产业代表等各界力量,围绕智能时代存储技术前沿与产业应用展开深度交流。其中,国内高性能存储领先企业焱融科技
华为将于8月27日推出新款AI SSD(固态硬盘),这种硬盘并非用于个人电脑中的消费级SSD,而是用在大模型训练和推理的数据中心中。
模型发展的两极化趋势已经愈发明显,一方面,在企业级应用侧,小参数模型成为应用落地的最佳选择;另一方面,通用大模型的参数正在不断攀升,大模型已经进入了万亿参数时代。
主频:指CPU内核工作的时钟频率,单位为GHz(吉赫兹)。主频越高,在一个时钟周期内完成的指令数越多,运算速度理论上越快。例如,一款主频为3.6GHz的CPU,每秒可产生36亿个时钟脉冲。
ClickHouse提速秘诀:用好Mark Cache!作为内存驻留优化,它通过缓存MergeTree表中granules的marks,加速数据访问,尤其在高并发场景下效果显著。通过调整mark_cache_size,监控system.events和syste
cache clickhouse markcache 标记缓 2025-06-10 20:33 14
琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制(CCA-Attention),实现超长文本的高效上下文建模。在 128K 超长序列上下文建模任务中,CCA-Attention 的推理速度是标准自注意力机制的 7.9 倍,同时键值缓存(KV Cache
导读本文将深入探讨基于 StarRocks 和 Iceberg 构建的云原生湖仓分析技术,详细解析两者结合如何实现高效的查询性能优化。内容涵盖 StarRocks Lakehouse 架构、与 Iceberg 的性能协同、最佳实践应用以及未来的发展规划,为您提
uv 提供了一个专门的接口用于与工具(tools)交互。工具可以通过 uv tool run 命令在未安装的情况下运行,此时其依赖项会被安装在一个与当前项目隔离的临时虚拟环境中。