一、引言 GPU顯存溢出(Out-of-Memory, OOM)是深度學習訓練中的常見瓶頸,尤其在處理大型模型(如Transformer、ResNet)或大尺寸輸入時更為突出。當顯存無法容納模型參數、梯度、優化器狀態和中間激活值時,訓練進程會崩潰。本文系統講解GPU顯存溢出的根本成因與工程級優化方案,涵蓋從算法改進到硬件調優的全棧策略,並提供可直接運行的代碼示例。
接下來我們來深入到 F2FS 的實現層面。這部分會比較技術性,但會盡量清晰地闡述其核心機制和數據結構。 一、F2FS 的宏觀佈局:段(Segment)為核心的架構 F2FS 將整個存儲空間格式化為一個線性的地址空間,並將其劃分為固定大小的塊,這些塊以 "段(Segment)" 為核心進行組織。 超級塊 位置:固定在存儲設備的 第0號
四、添加記憶 聊天機器人現在可以使用工具來回答用户問題,但它不記得之前交互的上下文。這限制了它進行連貫的多輪對話的能力。 LangGraph 通過持久化檢查點解決了這個問題。如果你在編譯圖時提供一個 checkpointer,並在調用圖時提供一個 thread_id,LangGraph 會在每一步之後自動保存狀態。當你使用相同的 thread_id 再次調用圖時,圖會
Knockout.js前端架構評審清單:提升應用質量的關鍵檢查點 你是否曾遇到Knockout.js應用隨着功能迭代變得難以維護?頁面響應遲緩、數據綁定混亂、內存泄漏頻發?本文將提供一份系統的架構評審清單,幫助你從數據模型設計、綁定優化、性能調優到安全防護等維度全面提升應用質量。讀完後,你將掌握識別架構缺陷的方法,學會應用Knock
Apache Flink State Backends 詳解 1. 基本概念 State Backend(狀態後端)是 Flink 用於存儲和管理狀態的組件。它決定了狀態數據的存儲位置、存儲格式以及如何進行檢查點操作。Flink 提供了多種狀態後端實現,每種都有其特定的適用場景和優缺點。 2. 狀態後端類型 2.1 MemoryS