cpu推理第3页

使用 FreeRTOS 实现简单多任务调度（初识 RTOS）

简单理解，它是为MCU打工的“调度大脑”，能帮你搞定这些烦人的事：多个任务如何“分时共享CPU”谁先执行谁后执行哪个任务被中断了怎

欢乐熊嵌入式编程·2025-07-11 05:22

FastGPT私有化部署完整指南

FastGPT私有化部署完整指南环境要求硬件要求最低配置:CPU:4核内存:8GB存储:50GB网络:稳定互联网连接推荐配置:CPU:8核+内存:16GB+存储:100GB+SSD网络:10Mbps+带宽软件环境必需软件

小雷FansUnion·2025-07-11 04:18

mysql连接池

对象创建需要大量资源包括内存、CPU或网络资源。对象创建后可被重复使用通过复用的方式提高效率，避免重复创建。数据库连接池数据库连接池（ConnectionPooling）是一种优化数据库连接管理的

·2025-07-11 04:44

计算机的启动流程

此时，最先供电的是电脑的主板，其中最核心的部件是CPU，并向CPU发送reset信号，当电源供给到

Hx__·2025-07-11 04:13

x86架构CPU市场格局

x86架构的CPU市场是全球处理器市场的核心，涵盖PC（桌面端与移动端）、服务器和超算等领域，主要玩家为英特尔（Intel）和AMD。以下基于最新数据分析市场格局及各领域份额，辅以国产厂商动态。

InnoLink_1024·2025-07-11 03:40

单片机STM32F103：DMA的原理以及应用

STM32F103系列微控制器（基于ARMCortex-M3内核）集成了**DMA（DirectMemoryAccess，直接内存访问）**控制器，用于在存储器与外设、存储器与存储器之间高效传输数据，减少CPU

InnoLink_1024·2025-07-11 03:39

AI 边缘算力关键技术白皮书 2024

其中，边缘算力基础设施聚焦于计算、存储、网络等物理硬件资源及其虚拟化，边缘算力网络关注分布式算力资源的感知、度量、并网、调度、管控等，边缘智能涉及系统部署、数据处理、模型优化、边缘训练、边缘推理等关键问题

Python编程杰哥·2025-07-11 02:02

多租户场景下的资源配额管理，如何实现公平分配与优先级调度？

当前主流技术体系包含以下核心组件：1.分层配额模型物理层配额：基于硬件资源的绝对限制（如CPU核数、内存容量、GPU算力），通过Linuxcgroups或WindowsJobObjects实现资源硬性隔离

百态老人·2025-07-11 02:02

异构推理系统动态负载调度与资源分配实战：多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析

异构推理系统动态负载调度与资源分配实战：多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析关键词异构调度、Kubernetes调度器、GPU任务绑定、MIG分配、推理流量调度、服务亲和性、任务隔离、资源优先级、边缘协同

观熵·2025-07-11 02:32

大模型的“涌现能力“：现象、表现与成因解析

文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习（Few-shotIn-contextLearning）表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理

北辰alk·2025-07-11 02:32

跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析

跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析关键词跨集群调度、边缘推理、GPU-NPU协同、KubeFed、资源分域、任务下发、多租户隔离、MLOps联邦调度、推理闭环、负载均衡摘要在

观熵·2025-07-11 02:32

大模型服务的推理优化探索

本文尝试讨论将LLM推理服务更改为高吞吐量引擎的挑战与应对方法。1.大模型服务面临的挑战大模型的能力令人惊叹，但其

半吊子全栈工匠·2025-07-11 02:31

伤心美眉·2025-07-11 01:56

计算机主机组成部分和功能,电脑的组成部分及作用

电脑的组成部分及作用电脑的组成部件之CPU中央处理器也就是cpu，它是具有多针脚的超大规模集成电路的组合，也就是电脑的心脏。在这里进行计算机的运算与控制，cpu

伍亦勤·2025-07-11 01:25

计算机主机主要构成,台式电脑主机的硬件组成部分简介

通常包括CPU、内存、硬盘、光驱、电源、以及其他输入输出控制器和接口，如USB控制器、显卡、网卡、声卡等等。

啸倚孤剑·2025-07-11 01:55

计算机主要主机的组成部分包括什么作用,电脑的组成及其作用各是什么

1、CPU中央处理器，是一块超大规模的集成电路，有很多针脚，是电脑的核心，它是电脑进行运算和控制的核心，处理着各种信息的运算，就像人计算数学题要用头脑运算一样。

刘洹Burning·2025-07-11 01:55

Doris、StarRocks 压测对比

3、在cpu和内存的使用上，doris会比starrocks多吃1.5倍的资源。压测试验：1、基础环境组件cp

xiaokebiubiubiu·2025-07-11 00:21

MySQL索引和其底层数据结构介绍

同时，索引列可以对数据进行排序，降低数据排序的成本，也能减少CPU的消耗。就像是书的目录，能帮助读者快速找到所需内容。

钟良堂·2025-07-10 23:11

芯片之后，AI之争的下一个战场是能源？

⚡️01.中美AI对决，从芯片转向能源底座在当前AI系统“狂飙”状态下，模型参数突破万亿、推理请求激增，数据中心用电量成倍上升。但在美国：电网扩容周期缓慢（约7年）新建数

在美的苦命程序员·2025-07-10 23:40

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程，涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。

爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

STM32F103采用DMA方式多路ADC采样

ADCGPIO配置2.开启ADC和DMA时钟3.多路ADCDMA采样配置三、软件滤波四、主函数调用1.初始化函数配置2.main函数调用总结前言stm32采用DMA方式进行ADC采样可以高效的进行数据采集，不用cpu

章鱼哥嵌入式开发·2025-07-10 22:05

冷冻电镜重构的GPU加速破局：从Relion到CryoSPARC的并行重构算法

传统CPU集群处理百万级粒子数据集需数周时间，成为结构生物学研究的关键瓶颈。本文重点分析Relion和CryoSPARC两大主流软件在GPU并行化方面的技术

九章云极AladdinEdu·2025-07-10 22:33

【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem

论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，

Booksort·2025-07-10 18:12

【线上故障排查】缓存穿透攻击的识别与布隆过滤器（面试题 + 3 步追问应对 + 案例分析）

核心危害是大量无效请求会耗尽数据库资源，比如CPU、内存或连接数，严重时可能引发数据库宕机，进而导致整个系统崩溃，影响服务可用性。第一步追问：缓存穿透和缓存雪崩有什么本质区别？参考答案：两者本质不同。

程序员岳彬·2025-07-10 18:11

k8s深度讲解----宏观架构与集群之脑 - API Server 和 etcd

工作节点(WorkerNodes)就是它的“CPU和内存”，是真正运行应用程序的地方。我们常用的kubectl就是与这个“内核

weixin_42587823·2025-07-10 15:21

RK35xx cpu无法调频的可能原因

RK35xxcpu无法调频的可能原因1、开发环境2、问题描述3、问题解析3.1收集log信息3.2分析问题4、验证5、结论1、开发环境芯片型号：rk3568kernel版本：linux4.192、问题描述用户想动态调控

·2025-07-10 15:19

鸿蒙next开发：性能测试工具SmartPerf Editor

SmartPerfEditor是一款PC端桌面应用，通过监测、采集应用运行时FPS、CPU、GPU、Memory、Battery、Network等性能数据，帮助开发者了解应用的性能状况。

代码与思维·2025-07-10 15:18

[达梦数据库]达梦单节点安装

1环境配置1.1查看软硬件信息查看cpu信息：[root@localhost~]#lscpu[root@localhost~]#cat/proc/cpuinfo注意：特别是国产cpu，龙芯、飞腾查看内存信息

·2025-07-10 13:09

【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进（涉及到分组卷积，cardinality，梯度路径）

感觉从YOLOv6开始，YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面，YOLOv6的RepBlock重参数化，给我的感觉就是算子融合进行加速。

Jiangnan_Cai·2025-07-10 11:55

西门子触摸屏与S7-200 SMART CPU的以太网通信

用户通过以下步骤可创建以太网接口的西门子触摸屏与S7-200SMARTCPU的以太网通信，在此以设备Smart1000IE为例。

·2025-07-10 11:22

vLLM 优化与调优：提升模型性能的关键策略

vLLM作为一种高效的推理引擎，提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

强哥之神·2025-07-10 11:51

穿透硅层：模电数电如何重塑你的编程基因

——吉恩·阿姆达尔（IBM360系统架构师）一、晶体管级视角：代码的物理载体1.CPU指令执行的硬件真相关键模电参数：阈值电压Vth：决定晶体管开关的电压临界点（典型值0.7V）跨导gm：栅压控制电流的能力

还债大湿兄·2025-07-10 10:47

如何让AI真正理解你的意图（自适应Prompt实战指南）

目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言：为什么你的AI总是"答非所问"？

nine是个工程师·2025-07-10 08:33

上下文工程：AI 智能体架构落地的关键新技术

通过分层架构设计、动态压缩策略与向量化增强技术，上下文工程显著提升智能体的记忆效率与推理

一休哥助手·2025-07-10 08:32

【AI大模型前沿】OmniAudio：阿里通义实验室的空间音频生成模型，开启沉浸式体验新时代

大模型前沿】清华大学CLAMP-3：多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破4【AI大模型前沿】阿里QwQ-32B：320亿参数推理大模型

寻道AI小兵·2025-07-10 07:01

国产（以麒麟为例）环境，离线安装docker、docker-compose、milvus

文章目录一、专有名词解释1.主流cpu2.操作系统二、安装docker2.读入数据总结docker错误解决方法一、专有名词解释1.主流cpu架构（指令集）x86（早期intel开发的32位指令集）x64

般若-波罗蜜·2025-07-10 06:19

lxcfs：容器虚拟化资源视图的关键利器

容器通过Linux的cgroup实现资源隔离，限制CPU、内存等资源的使用上限。但容器内的进程访问/proc文件系统时，默认看到的是宿主机的全局资源视图，而非自身的配额。

·2025-07-10 05:47

高并发计数器LongAdder 实现原理与使用场景详解

LongAdder原理与应用详解一、设计背景与核心思想1.传统原子类的性能瓶颈AtomicInteger/AtomicLong基于CAS实现高并发场景缺陷：CAS失败率随竞争加剧指数上升CPU空转消耗大量资源缓存一致性流量

·2025-07-10 02:25

深入解读MCP：构建低延迟、高吞吐量通信中间件

核心架构设计MCP中间件架构图协议设计与消息格式MCP协议头结构消息体编码示例核心模块实现1.高性能网络层（基于Netty）2.零拷贝内存队列3.高效路由引擎4.消息持久化模块性能优化技巧1.批量合并写操作2.CPU

LCG元·2025-07-10 01:20

idea 性能优化

1、cpu占用很高，导致经常卡顿排查：通过IDEAActivityMonitor，可以发现是JITcompiler占用的cpu较高。

·2025-07-10 01:17

Apache Cloudberry 向量化实践（二）：如何识别和定位向量化系统的性能瓶颈？

大致来看，性能瓶颈来源可分为以下几类：计算瓶颈（on-CPU）：如表达式编译低效、算子计算逻辑复杂等。等待瓶颈（off-CPU）：如线程调度延迟、

·2025-07-10 00:09

2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐

2025年跑深度学习任务，电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量，以下是具体分析：处理器（CPU）多核高性能：深度学习涉及大量并行计算任务，需要处理器具备强大的多核处理能力

OpenCV图像识别·2025-07-10 00:44

【MobileNet v3 可视化界面】在电脑上实现可视化界面

MobileNetv3可视化界面】在电脑上实现可视化界面一、PyQt5库安装PyQt5库的安装，可以查看这篇文章：完全弄懂如何用pycharm安装pyqt5及其相关配置二、界面设置三、功能链接GPUorCPU

·2025-07-09 23:36

阿里开源WebSailor：超越闭源模型的网络智能体新星

这一开源项目标志着中国企业在复杂推理与检索技术领域的重要突破，其设计初衷直指开源生态中长期存在的关键短板：面对超高不确定性任务时的系统性推理能力缺失。

·2025-07-09 22:02

选择护盾云独立服务器还是护盾云高防服务器建站

以下从核心差异、适用场景、成本效益及选型策略四个维度展开分析，并通过行业案例与数据支撑结论：一、核心差异对比：独立服务器vs高防服务器1.安全防御能力硬件资源完全独占（CPU/内存/带宽），但默认无专用防御设备

hudun9587·2025-07-09 22:59

【vLLM 学习】Eagle

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-07-09 21:34

推测性解码：加速多模态大型语言模型的推理

然而，随着应用的深入，这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战，推测性解码（SpeculativeDecoding,SPD）技术应运而生。

人工智能培训咨询叶梓·2025-07-09 21:25

LangChain内置代理类型深度对比分析(43)

它区别于普通的链式结构，能够依据任务需求，动态调用不同工具（Tool）、结合语言模型的推理能力，自主规划执行步骤并完成复杂任务。无论是智能问答、代码生成，还是数据分析等场景，代理都可通过灵活组合工具

Android 小码蜂·2025-07-09 21:21

MMaDA：开启多模态扩散语言模型新篇章

gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMaDA项目介绍MMaDA（MultimodalLargeDiffusionLanguageModels）是一款全新的多模态扩散基础模型，旨在在文本推理

·2025-07-09 20:19

智能体核心架构解析：感知-推理-行动的完整闭环

智能体核心架构解析：感知-推理-行动的完整闭环嗨，我是IRpickstars！总有一行代码，能点亮万千星辰。在技术的宇宙中，我愿做永不停歇的探索者。✨用代码丈量世界，用算法解码未来。

.摘星.·2025-07-09 20:19

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