混合精度训练真的降低显存占用吗
# 混合精度训练真的降低显存占用吗 混合精度训练AMP是指将模型参数从fp32转化为fp16进行推理，由于位数少一半，在GPU运算的时候，速度更快，可以加速模型训练，但是混合精度训练真的一定降低显存占用吗 模型训练的参数一般分为： 1. 模型参数本身（比如7B的模型，fp32精度，光放入显卡就
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Pytorch爆显存的一些常见解决办法
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什么是Vercel的Fluid计算
AI摘要: 本文深入解析了Vercel推出的Fluid计算技术，该技术通过类似操作系统线程池的机制解决传统Serverless架构中的冷启动问题。其核心在于复用已创建的Node.js实例而非频繁新建，实现实时扩展、资源预占、按实际用量计费等特性，并支持流式传输和响应后处理等高级功能。文章指出这种设计模式与计算机操作系统的资源调度策略高度相似，体现了底层系统工程思想在云原生领域的创新应用。
Rust的trait特征
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AI摘要: 本文详细介绍了Rust语言中的trait特性，包括其基本用法、继承与多继承操作、静态分发和动态分发机制。通过示例代码展示了如何定义和实现trait，以及使用Send和Sync约束实现者的能力。文章还对比了trait与接口的不同之处，解释了静态分发（编译时确定类型并生成高效代码）和动态分发（运行时查找具体实现）的原理及性能差异。
Rust基础知识回顾
AI摘要: 本文系统回顾了Rust语言的核心机制，包括所有权转移（通过赋值和into实现）、单线程共享的Rc智能指针、跨线程安全的Arc智能指针、互斥锁Mutex用于多线程数据保护、借用辅助函数as_ref/as_deref进行安全引用转换，以及Option/Result的错误处理模式和生命周期注解规则。重点解析了这些特性在内存管理、并发编程中的实现原理与应用场景。