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为什么 Redis 坚持选择 epoll 的水平触发（LT）而非边缘触发（ET）？
在程序员的面试“八股文”中，关于 Linux epoll 的讨论几乎是一个必考点。很多人在背诵答案时，会形成一个思维定势： 边缘触发（ET）比水平触发（LT）更高效，因为 ET 减少了 epoll_wait 的调用次数。 然...
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Redis 单线程与 Reactor 模型的精密协同机制
在高性能网络编程领域，Redis 常被作为“单线程高性能”的典范。要理解为什么 Redis 的单线程设计在处理高并发网络 IO 时，不仅没有成为瓶颈，反而避免了多线程的延迟副作用，我们需要从 CPU 架构、操作系统内核以及 Redis 自...
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为什么高并发 Redis 实例启用透明大页（THP）后，写操作延迟会瞬间飙升？
在 Linux 环境下运行高并发 Redis 实例时，如果你阅读过 Redis 的启动日志，经常会看到这样一行显眼的警告： WARNING you have Transparent Huge Pages (THP) enabled ...
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Linux 大页（HugePages）配置指南：如何精准计算并科学避坑？
在维护大内存服务器（如 128GB、256GB 甚至更高）并运行高并发、重 I/O 的数据库系统（如 PostgreSQL、Oracle、Redis 等）时，Linux 默认的 4KB 内存页往往会成为系统性能的隐形杀手。 当物理内存...
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Linux 性能调优：如何精准查看特定进程的共享内存被 Swap 占用的比例？
在 Linux 运维和数据库调优（如 PostgreSQL、Oracle 或使用大量共享内存的 IPC 应用）中，我们经常会遇到系统响应突然变慢的情况。这时候，排查 Swap（交换分区） 占用是常规操作。 但很快你会发现一个令人头...
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当进程因 OOM 被杀，共享内存中的 Robust Mutex 真的能 100% 释放吗？剖析内核层面的极致边界
在多进程共享内存的并发设计中， Robust Mutex（健壮互斥锁） 被广泛用于解决“持有锁的进程意外崩溃，导致其他进程永久死锁”的问题。 当一个进程因为内存耗尽（OOM）被内核发送 SIGKILL 强行杀掉时，大家通常认为内...
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Linux共享内存与Mutex避坑指南 防止死锁与内存损坏的底层技术
在 Linux 进程间通信（IPC）的高性能场景中， shm_open （POSIX 共享内存）配合共享互斥锁（Process-shared Mutex）是极常见的方案。这种方案虽然延迟极低，但由于多个进程拥有独立的虚拟地址空间，且其生命...
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跨进程的极致性能：用 C++ 共享内存实现无锁队列的硬核细节
在开发高并发、低延迟的系统（如极速交易系统、音视频实时处理、高性能网关）时，多进程通信（IPC）是绕不开的瓶颈。很多人第一反应是使用 POSIX 共享内存（Shared Memory），毕竟直接读写物理内存的延迟是微秒级的。 为了榨干...
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Linux C++ 高性能服务器如何用 HugePages 优化共享内存
在低延迟、高吞吐的 C++ 高性能计算服务（如交易系统、低延迟缓存、实时推流服务）中，进程间通过共享内存（Shared Memory）传递数据是极其常见的方案。 但是，当共享内存的规模达到数 GB 甚至数十 GB 时，默认的 4KB ...
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Triton共享内存在C++与Python客户端下的性能差异与调优实践
在利用 Triton Inference Server 部署高吞吐、低延迟的深度学习模型时，传统的 gRPC 或 HTTP 协议往往会因为 数据序列化/反序列化 以及 网络栈拷贝 成为系统瓶颈。特别是在处理超大图像、视频流或高维张量时，这...
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Triton 架构下 Python 与 PyTorch Backend 的并发显存开销差异及泄露精准定位实践
在生产环境中部署深度学习模型时，NVIDIA Triton Inference Server 是最常用的高性能推理引擎之一。然而，许多开发者在从 PyTorch (LibTorch) Backend 迁移到 Python Backend，...
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突破 IPC 瓶颈：如何在 Triton Python Backend 中优雅地使用 CUDA Shared Memory？
在高性能深度学习推理场景中， Triton Inference Server 凭其优秀的并发处理能力被广泛采用。然而，许多团队在使用 Python Backend 编写自定义预处理或模型后处理逻辑时，常常会遇到性能瓶颈。 这个瓶...
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Triton BLS 性能优化：如何优雅地实现 PyTorch 与 Triton Tensor 的「零拷贝」转换
在 Triton Inference Server 中编写 Python BLS（业务逻辑脚本）时，一个最容易忽视但也最致命的性能瓶颈就是 GPU 与 CPU 之间不必要的内存拷贝 。 很多刚接触 Triton 的同学，在编写 Py...
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舍弃外部网关，改用 Triton BLS 编排模型，延迟能降多少？
在多模型级联（如 ASR + NLP + TTS，或者目标检测 + 裁剪 + 属性分类）的业务场景中，如何编排模型一直是个经典架构问题。 常见的做法有两种： 外部网关分桶/编排 ：在 Triton 外部写一个 Go/Pyth...
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榨干 GPU 性能：Triton 动态批处理与队列超时的黄金调优法则
在 AI 异步推理和高并发在线服务（Model Serving）的场景中，NVIDIA Triton Inference Server 几乎是行业标配。然而，很多工程师在部署模型时，经常遇到一个两难困境： 追求吞吐量（Throu...
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高并发下的多卡 Triton 推理优化：如何利用 CUDA IPC 与 NCCL 实现跨卡零拷贝级联？
在多卡（Multi-GPU）环境下部署复杂的大模型流水线或级联模型（Ensemble/Pipeline）时，GPU 之间的数据传输延迟往往会成为整个吞吐链路的致命瓶颈。 典型的级联场景（例如： Visual Grounding 任务中...
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拒绝万恶的H2D拷贝：在Triton中用CUDA共享内存实现大图推理极速优化
在智能视觉、工业缺陷检测、超分辨率等场景中，我们经常需要处理 4K 甚至 8K 的超大尺寸图像。在传统的推理流程中，即使你把 GPU 上的模型优化到了极致，端到端的时延依然可能高达几十甚至上百毫秒。 用 Profiler 仔细分析就会...
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Triton 复杂推理流水线：Ensemble 与 BLS 的时延损耗深剖与选型指南
在将深度学习模型推向生产环境时，极少有单体模型能包揽全部业务逻辑。一个典型的工业级推理服务往往由多个模块级联而成：例如“ 目标检测（YOLO） -> 抠图与对齐（预处理） -> 特征提取（ResNet） -> 向量检索与...
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突破通信瓶颈：vLLM 混合并行与 K8s 拓扑感知调度深度实践
在大规模 LLM（如 Llama-3-70B、Mixtral-8x22B 等）推理场景下，基于 vLLM 的分布式推理服务面临着极其严苛的时延挑战。 Tensor Parallelism（张量并行，简称 TP）由于在每个 Transf...
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K8s 混合调度 MIG 与 MPS 的终极实践：把 GPU 榨出最后一滴油水
在 AI 推理服务的生产环境中，最让基础设施团队头疼的，莫过于 “显存闲置” 与 “算力浪费” 。 普通的 AI 推理任务（尤其是中小模型、NLP 分类、OCR、语音识别等）往往呈现“高频、低延迟、低 GPU 利用率”的特点。如...
