在 PyTorch 和 Hugging Face transformers 中，torch_dtype 参数用于控制模型权重的数据类型（dtype），不同的数据类型会影响计算精度、内存占用和硬件加速效果。以下是 torch_dtype 的所有常见参数及其用途：1. PyTorch 原生数据类型torch_dtype 参数别名存储大小数值范围/特点典型用途torch.float32torch.float4 字节~6 位小数精度，通用 FP32CPU/GPU 默认，最高精度torch.float64torch.double8 字节~15 位小数精度（FP64）高精度科学计算torch.float16torch.half2 字节5 位指数 + 10 位小数（FP16）GPU 加速（如 NVIDIA TensorCore）torch.bfloat16-2 字节8 位指数 + 7 位小数（BF16）AI 训练（兼容 FP32 动态范围）torch.int8-1 字节[-128, 127]量化模型（低精度推理）torch.uint8-1 字节[0, 255]图像数据存储torch.int16torch.short2 字节[-32,768, 32,767]历史遗留场景torch.int32torch.int4 字节[-2³¹, 2³¹-1]索引或整数运算torch.int64torch.long8 字节[-2⁶³, 2⁶³-1]大整数或 ID 存储torch.bool-1 字节True/False逻辑运算或掩码2. Hugging Face transformers 的特殊参数在加载模型时，from_pretrained() 还支持以下简化参数：参数等效于说明"auto"-自动选择（优先 bfloat16 → float16 → float32）"fp32"torch.float32显式指定 FP32"fp16"torch.float16显式指定 FP16"bf16"torch.bfloat16显式指定 BF163. 不同硬件的推荐选择(1) CPU 环境优先 torch.float32：CPU 对 FP32 优化最好（支持 AVX/AVX2），且无 FP16/BF16 硬件加速。避免 torch.float16：需软件转换，反而更慢。(2) NVIDIA GPU（支持 TensorCore）训练/推理：torch.float16（FP16）：最大化利用 TensorCore，速度快但需注意数值溢出。torch.bfloat16（BF16）：更稳定的替代方案（需 Ampere+ 架构）。内存受限时：torch.int8（需量化库如 bitsandbytes）。(3) AMD/其他 GPU优先 torch.float32 或 torch.bfloat16：除非明确支持 FP16 加速。4. 代码示例(1) 显式指定 dtypefrom transformers import AutoModel # 加载为 FP32（CPU/通用） model_fp32 = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B", torch_dtype=torch.float32) # 加载为 BF16（适合现代 GPU） model_bf16 = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B", torch_dtype=torch.bfloat16) # 加载为 FP16（需 GPU 支持） model_fp16 = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B", torch_dtype=torch.float16) (2) 自动选择 dtypemodel_auto = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B", torch_dtype="auto") 5. 常见问题Q：torch_dtype 和 model.to(dtype) 的区别？torch_dtype：在加载模型时直接初始化权重为指定 dtype（更高效）。model.to(dtype)：加载后在内存中转换 dtype（可能有额外开销）。Q：混合精度训练如何设置？需结合 torch_dtype 和 torch.cuda.amp：from torch.cuda.amp import autocast model = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B", torch_dtype=torch.float16).cuda() with autocast(): outputs = model(inputs) # 自动混合 FP16/FP32 总结场景推荐 dtype理由CPU 推理torch.float32硬件优化最好GPU 训练（现代）torch.bfloat16平衡速度和稳定性GPU 推理（低内存）torch.float16最大化吞吐量高精度科学计算torch.float64需要双精度时

1. 检查是否使用 .run 文件安装如果你之前是通过 NVIDIA 官方 .run 文件手动安装的驱动，通常会在系统中生成 nvidia-uninstall 脚本：which nvidia-uninstall # 检查是否存在卸载脚本 如果输出类似 /usr/bin/nvidia-uninstall，说明可以执行 NVIDIA 官方的卸载方式。2. 使用 nvidia-uninstall 卸载① 运行卸载脚本sudo nvidia-uninstall它会引导你完成卸载过程，按提示操作即可。完成后建议 重启系统：sudo reboot ② 如果 nvidia-uninstall 不存在如果 which nvidia-uninstall 无输出，可能是：你用 .run 文件安装时没有选择安装卸载脚本。你用系统包管理器（如 apt、dnf）安装的驱动，而不是 .run 文件。此时，你应该 使用系统的包管理器卸载（见前面的方法），而不是 nvidia-uninstall。3. 手动清理残留文件如果 nvidia-uninstall 运行后仍有问题，可以手动删除残留文件：sudo rm -rf /usr/lib/nvidia* # 删除 NVIDIA 库文件 sudo rm -rf /etc/X11/xorg.conf* # 删除 X11 配置文件（可能导致图形界面问题，谨慎操作） sudo rm -f /etc/modprobe.d/nvidia* # 删除内核模块配置 4. 验证卸载是否成功lsmod | grep nvidia # 检查内核模块是否存在（应该无输出） nvidia-smi # 应该报错 "command not found" glxinfo | grep -i opengl # 检查 OpenGL 是否回退到集成显卡 5. 重新安装驱动（可选）如果需要重装 NVIDIA 驱动：使用官方 .run 文件：chmod +x NVIDIA-Linux-*.run sudo ./NVIDIA-Linux-*.run使用系统包管理器（推荐）：sudo apt update && sudo apt install nvidia-driver-535 # Ubuntu/Debian sudo dnf install nvidia-driver # Fedora/RHEL 6. 特殊情况Q1: nvidia-uninstall 报错？可能是权限问题，尝试：sudo /usr/bin/nvidia-uninstall如果仍然失败，用 apt purge 或 dnf remove 彻底卸载。Q2: 卸载后黑屏？可能是 X11 配置文件残留，尝试：sudo apt install xserver-xorg-video-nouveau # 切换回开源驱动（Ubuntu/Debian） sudo reboot 总结步骤命令查找卸载脚本which nvidia-uninstall运行卸载sudo nvidia-uninstall检查卸载`lsmod手动清理残留sudo rm -rf /usr/lib/nvidia*重装驱动sudo ./NVIDIA-Linux-*.run推荐优先使用 nvidia-uninstall，如果不存在再用系统包管理器卸载。

在 Ubuntu 22.04 中导入可信任的 CA 证书可以通过以下步骤完成：方法 1：使用 update-ca-certificates（推荐）将证书文件复制到指定目录证书文件需为 PEM 格式（扩展名通常为 .crt 或 .pem）。将证书复制到 /usr/local/share/ca-certificates/（系统级）或 /usr/share/ca-certificates/（推荐系统级）：sudo cp your_ca.crt /usr/local/share/ca-certificates/更新证书信任库运行以下命令使系统信任新证书：sudo update-ca-certificates输出应显示 1 added（若成功导入）。验证证书检查证书是否在信任库中：openssl x509 -in /etc/ssl/certs/your_ca.pem -noout -subject或通过 curl 测试目标 HTTPS 站点：curl https://example.com方法 2：手动导入到 OpenSSL（适用于特定用户）将证书导入 OpenSSL 信任链sudo cp your_ca.crt /usr/share/ca-certificates/ sudo ln -s /usr/share/ca-certificates/your_ca.crt /etc/ssl/certs/your_ca.pem sudo update-ca-certificates方法 3：通过图形界面（适用于桌面版）打开 Settings → Privacy & Security → Certificates。点击 Import，选择证书文件并确认信任。注意事项证书格式：必须是 PEM 格式（ASCII 编码，以 -----BEGIN CERTIFICATE----- 开头）。若为 DER 格式，需先转换：openssl x509 -inform der -in your_ca.der -out your_ca.crt权限问题：确保证书文件可读（sudo chmod 644 /usr/local/share/ca-certificates/your_ca.crt）。系统范围生效：需 root 权限操作，仅对当前用户生效可导入到 ~/.pki/nssdb/（使用 certutil）。卸载证书sudo rm /usr/local/share/ca-certificates/your_ca.crt sudo update-ca-certificates --fresh完成上述步骤后，系统及大多数应用（如 curl、wget）将信任该 CA 签发的证书。

在PKI（公钥基础设施）体系中，CA证书、证书和私钥是三个核心概念，它们的区别和关系如下：1. 证书（Certificate）定义：数字证书是用于证明实体（如服务器、个人、设备）身份的电子文档，遵循X.509标准。内容：公钥（Public Key）：用于加密或验证签名。持有者信息（Subject）：如域名、组织名称等。颁发者信息（Issuer）：签发证书的CA信息。有效期（Validity Period）：起止日期。签名算法：CA使用的签名算法（如SHA-256-RSA）。CA的数字签名：确保证书未被篡改。作用：验证身份、建立信任链。文件格式：.crt, .pem, .cer（通常为Base64编码的文本文件）。2. CA证书（CA Certificate）定义：由根CA（Root CA）或中间CA（Intermediate CA）持有的证书，用于签发其他实体证书。特点：CA证书本质也是一种证书，但它是信任锚点。根CA证书自签名，中间CA证书由上级CA签发。客户端（如浏览器、操作系统）会内置受信任的根CA证书列表。作用：验证终端实体证书的合法性（通过签名链）。构建信任链（如：网站证书 → 中间CA证书 → 根CA证书）。常见文件：ca-bundle.crt（CA证书链文件）。3. 私钥（Private Key）定义：与证书中的公钥配对的机密密钥，必须严格保密。作用：解密：用公钥加密的数据，需私钥解密。签名：生成数字签名（如TLS握手时的服务端签名）。文件格式：.key, .pem（通常注明PRIVATE KEY）。安全要求：绝对不能泄露或共享。需加密存储（如使用密码保护的.pfx/.p12文件）。三者关系图示根CA证书（自签名） ↓ 签发 中间CA证书 ↓ 签发 终端实体证书（如域名证书） ← 配对 → 私钥（仅持有者拥有）关键区别总结概念持有者内容是否公开主要用途CA证书根CA/中间CACA的公钥+CA信息+签名是签发其他证书，构建信任链证书服务器/个人/设备公钥+持有者信息+CA签名是验证身份，加密通信（如HTTPS）私钥证书持有者机密密钥否解密数据或生成签名实际应用示例（HTTPS）服务端配置：提供证书（包含公钥）和私钥（用于TLS握手签名）。中间CA证书需一并发送，以构建完整信任链。客户端验证：用内置的根CA证书验证服务端证书的签名链。确认证书有效且域名匹配后，使用证书中的公钥加密数据。注意事项私钥泄露：等同于身份被盗用，需立即吊销证书。证书过期：需在到期前续订，否则服务中断。信任链断裂：若中间CA证书未正确部署，客户端会提示“不受信任的证书”。理解这三者的区别有助于正确配置SSL/TLS、排查证书错误（如ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID）或安全审计。

2025年4月29日，qwen团队发布了新一代开源大模型 qwn3系列旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在代码生成、数学推理以及通用任务等多项基准测试中，展现出与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等主流大模型相当甚至更优的性能。从评测结果来看，能力极强本次使用 ollama 部署qwen3:32b-q8_0首页下载并安装ollama：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 上述命令会自动安装ollama检查ollama 版本：ollama -v得到如下结果：ollama version is 0.6.6启动ollama 服务：ollama serve接下来拉取并运行qwen3:32b-q8_0：ollama run qwen3:32b-q8_0下载完成后，即可成功运行qwen3:32b-q8_0还可以使用/no_think禁用模型思考这次发布的深度思考和简单思考，可以随便切换，提高了模型回答问题的准确度。不过要注意，运行此qwen3:32b-q8_0 模型，需要显存大概40GB左右。qwen3还有其他系列，最小的qwen3:0.6b在手机端部署效果也不错。速度很快，回答问题准确总结最新发布的Qwen3系列模型，不仅在技术上实现了重大突破，而且在应用层面展现了极大的灵活性和适应性。这一系列模型通过引入思考模式 （用于复杂逻辑推理、数学和编码）与非思考模式 （用于高效通用对话）之间的无缝切换机制 ，显著提升了模型处理各类任务的准确性和效率。用户可以根据具体的应用场景和需求，灵活选择合适的运行模式，从而在保证性能的同时，合理管理计算资源的使用。Qwen3系列的技术亮点双模式自由切换：提升效率与准确性Qwen3支持两种主要工作模式：思考模式（Reasoning Mode） 和 非思考模式（Chat Mode） 。前者专为需要深度逻辑分析的任务设计，如数学运算、代码生成、数据分析等；后者则面向日常交流、简单问答等交互场景，强调响应速度与流畅体验。这种设计让用户能够根据任务复杂度动态调整“思考预算”，在关键任务中投入更多算力，在日常对话中实现更快速响应。更为重要的是，Qwen3实现了这两种模式之间的无缝切换 。用户只需通过简单的参数控制即可实现不同模式的切换，无需重新加载模型或中断流程，极大提升了实际使用中的便捷性与实用性。多版本模型布局，全面覆盖各种硬件环境Qwen3系列共包含8款模型，涵盖6个稠密模型（Dense）以及2个专家混合模型（Mixture-of-Experts, MoE），参数规模从0.6B到32B不等，能够灵活适配从嵌入式设备到高性能服务器等多种应用场景。对于低配置终端设备 （如入门级PC或手机），推荐部署轻量级模型如Qwen3:0.6B，这类模型在保持较高响应速度的同时，对系统资源的需求极低。针对中等性能设备 （如主流笔记本或边缘计算节点），可选择4B或8B版本，在性能与资源消耗之间取得良好平衡。而对于高性能服务器集群 ，则推荐使用Qwen3:32B-Q8_0版本，以获得最强的模型能力，适用于企业级AI服务、大模型微调与推理等复杂任务。部署方案与硬件要求服务器端部署：高精度与低资源占用并存以Qwen3:32B-Q8_0为代表的大型模型，其原生BF16精度通常需要非常高的显存支持。为降低部署门槛，该模型采用了量化技术 （如Q8_0量化格式），使其在保持较高推理质量的同时，将所需显存压缩至约40GB左右。这意味着即使没有顶级显卡（如A100/H100），也可以借助适当的工具（如Ollama、llama.cpp等）进行高效部署。移动端与边缘设备部署：轻量化与高效能兼得Qwen3:0.6B作为整个系列中最小的成员，特别适合在移动端或嵌入式设备上运行。它具有以下优势：体积小，启动快，响应迅速；对内存和处理器的要求极低；在低端设备上也能提供高质量的自然语言理解和生成能力。

通过命令 ollama serve -h获取帮助root@root:ollama serve -h Start ollama Usage: ollama serve [flags] Aliases: serve, start Flags: -h, --help help for serve Environment Variables: OLLAMA_DEBUG Show additional debug information (e.g. OLLAMA_DEBUG=1) OLLAMA_HOST IP Address for the ollama server (default 127.0.0.1:11434) OLLAMA_KEEP_ALIVE The duration that models stay loaded in memory (default "5m") OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS Maximum number of loaded models per GPU OLLAMA_MAX_QUEUE Maximum number of queued requests OLLAMA_MODELS The path to the models directory OLLAMA_NUM_PARALLEL Maximum number of parallel requests OLLAMA_NOPRUNE Do not prune model blobs on startup OLLAMA_ORIGINS A comma separated list of allowed origins OLLAMA_SCHED_SPREAD Always schedule model across all GPUs OLLAMA_FLASH_ATTENTION Enabled flash attention OLLAMA_KV_CACHE_TYPE Quantization type for the K/V cache (default: f16) OLLAMA_LLM_LIBRARY Set LLM library to bypass autodetection OLLAMA_GPU_OVERHEAD Reserve a portion of VRAM per GPU (bytes) OLLAMA_LOAD_TIMEOUT How long to allow model loads to stall before giving up (default "5m") 核心用法启动服务：ollama serve默认会监听 127.0.0.1:11434，加载模型并处理推理请求。快速调试：OLLAMA_DEBUG=1 ollama serve开启调试模式，输出更详细的日志。关键环境变量详解1. 网络与部署配置OLLAMA_HOST作用：绑定服务器监听的主机名/IP 和端口。示例：OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve # 使服务对局域网客户端可用 适用场景：多实例部署或需跨机器访问时。OLLAMA_ORIGINS作用：设置允许跨域请求的来源（CORS 配置）。示例：OLLAMA_ORIGINS="http://localhost:3000,https://example.com" ollama serveOLLAMA_NOPRUNE作用：禁用启动时自动清理模型缓存（*.blob 文件）。场景：需要保留模型临时文件用于调试或恢复。2. 资源管理与性能优化OLLAMA_KEEP_ALIVE作用：模型未被访问时保留在内存的时间（默认 5m）。调整策略：高频并发：增大（如 30m）以减少加载开销。资源紧张：减小（如 1m）以腾出内存。示例：OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m ollama serveOLLAMA_MAX_LOADED_MODELS作用：每块 GPU 上最大并发加载模型数。示例：OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=4 ollama serve # 适合 8GB 显存的 GPU OLLAMA_GPU_OVERHEAD作用：每块 GPU 预留的 “安全显存”（单位：字节）。场景：防止显存不足导致模型加载失败，尤其对多任务环境有效。OLLAMA_SCHED_SPREAD=1作用：强制将模型负载均匀分配到所有 GPU，避免单卡过载。适用场景：多 GPU 系统（如 4x A6000）。OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1作用：启用 Flash Attention 优化机制（需 CUDA 支持）。效果：加速推理，尤其对长文本场景显著（如 LLaMA-3 的 80亿参数模型）。3. 模型缓存与量化OLLAMA_KV_CACHE_TYPE作用：Key/Value 缓存的量化类型（默认 f16）。支持值：f16（16位浮点）、q4_0（4位无量化）、llmquant（自定义量化方案）。选择策略：f16：精度高，显存消耗大（适合显存 >16GB 的 GPU）。q4_0：极致性能，可能损失精度（适合低显存场景如 4GB 显存）。OLLAMA_LLM_LIBRARY作用：手动指定 LLM 库（如 cublas、llama.cpp），覆盖自动检测逻辑。场景：混合硬件环境（如 CPU + GPU）或强制使用特定后端。4. 请求队列与负载控制OLLAMA_MAX_QUEUE作用：等待处理的请求最大数量（队列上限）。调整：高并发场景：增大（如 200）。降低丢包率：确保 OLLAMA_NUM_PARALLEL < OLLAMA_MAX_QUEUE。OLLAMA_NUM_PARALLEL作用：同时处理的请求数（并行度）。示例：OLLAMA_NUM_PARALLEL=8 ollama serve # 利用多核 CPU 或多 GPU 的并发能力 OLLAMA_LOAD_TIMEOUT作用：模型加载超时时间（需自定义添加扩展支持）。提示：若加载超时，检查 GPU 显存分配限制。5. 高级调试与开发OLLAMA_LOG_LEVELS=DEBUG作用：设置日志粒度（如 DEBUG、INFO），配合调试工具（如 strace）。日志位置：默认输出到控制台，可通过 > debug.log 捕获。OLLAMA_DUMP_TENSOR=1作用：输出中间张量数据（需手动编译带 -D_DEBUG 选项的源码）。场景：调试模型精度问题或自定义层实现。典型性能调优流程# Step 1: 确认硬件限制 nvidia-smi # 查看 GPU 显存占用 # Step 2: 启动高性能配置 OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m \ OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=4 \ OLLAMA_GPU_OVERHEAD=1073741824 \ OLLAMA_SCHED_SPREAD=1 \ OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 \ OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q4_0 \ OLLAMA_NUM_PARALLEL=8 \ ollama serve总结：选型建议场景推荐配置4GB 显存 GPUOLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=1, OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q4_0, OLLAMA_KEEP_ALIVE=2m多 GPU 集群OLLAMA_SCHED_SPREAD=1, OLLAMA_GPU_OVERHEAD=2000000000跨地域调用OLLAMA_HOST=0.0.0.0, OLLAMA_ORIGINS="*"高并发 API 服务OLLAMA_NUM_PARALLEL=16, OLLAMA_MAX_QUEUE=200混合 CPU+GPU 推理OLLAMA_LLM_LIBRARY=cublas, OLLAMA_DEBUG=1通过精细调整上述参数，可平衡性能与资源消耗，最大化 OLLaMA 的推理效率。在生产环境中建议进行 A/B 测试（如不同 KV_CACHE_TYPE），记录吞吐量与 P99 延迟指标，找到最佳配置。

本月话题：谈谈大家对2025HDC华为开发者大会的期待内容技术的力量，始于微小，成于坚持。2025年6月，共赴东莞松山湖，在华为开发者大会（HDC 2025）的舞台上，与全球开发者一起，用代码编织智慧时代的经纬。谈谈大家有没有什么期待学习、想要了解的内容

GaussDB 集中式安装部署小实践及常见错误解决cid:link_2GaussDB的Publication/Subscription与PostgreSQL的兼容性差异cid:link_3如何在GaussDB中配置Publication/Subscriptioncid:link_4在GaussDB中JSON和JSONB类型cid:link_5如何在BearPi-Pico H3863上实现多任务处理cid:link_6GaussDB中要只输出驼峰格式的数据方法cid:link_7鲲鹏920通过NUMA绑定或调度策略减少核间延迟的方法cid:link_8GaussDB 集中式下载安装小实践cid:link_0GaussDB函数定义和权限设置cid:link_9GaussDB数据库中怎么查看当前用户的权限cid:link_10解密数据库的MPP模式cid:link_1一招解决MRS作业中shell节点获取Hive SQL执行结果cid:link_11Redis小知识分享cid:link_12一文比较Redis和Memcached的区别cid:link_13Redis的通信协议小知识cid:link_14Redis Cluster数据集cid:link_15Redis Zset的实现cid:link_16华为Ascend 310B与PyTorch兼容性及训练和推理能力分析cid:link_17

一、华为Ascend 310B与PyTorch兼容性1. 硬件与软件支持华为Ascend 310B是一款专为AI推理设计的高能效、高集成度的AI处理器，主要用于边缘计算场景。虽然Ascend 310B本身没有直接运行PyTorch的原生能力，但借助华为的异构计算架构（CANN）和相关工具，用户可以在Ascend 310B上运行PyTorch模型。2. 模型转换与环境配置在Ascend 310B上运行PyTorch模型，需要进行模型转换和环境配置。具体步骤如下：模型转换：使用华为的模型转换工具ATC（Ascend Tensor Compiler）将PyTorch模型转换为Ascend 310B支持的格式（如OM模型）。ATC工具位于ascend-cann-toolkit包中，支持将Caffe、MindSpore、TensorFlow和ONNX等多种框架的模型转换为Ascend设备可用的模型。环境配置：配置Ascend 310B的运行环境涉及安装驱动程序、固件和相关的库文件。例如，设置环境变量、更新驱动版本等。此外，还需要安装Ascend PyTorch镜像，该镜像提供了在Ascend设备上运行PyTorch的环境。3. 实际案例与操作指南许多用户已经成功在Ascend 310B上运行了PyTorch模型。例如，在目标检测和图像分类任务中，通过将PyTorch模型转换为Ascend 310B支持的格式，并进行相应的环境配置，实现了高效的推理。详细的操作指南和案例可以在华为的官方文档和相关论坛中找到，如《如何在华为Ascend设备上运行模型》。二、使用PyTorch进行训练和推理1. 训练能力Ascend 310B主要用于推理，其设计重点在于高效的计算能力和低功耗。虽然可以通过转换工具在Ascend 310B上运行PyTorch模型，但由于硬件架构和计算资源的限制，通常不用于大规模的模型训练任务。对于训练任务，华为提供了Ascend 910，这是一款专为训练设计的AI处理器，具备更高的计算能力和更大的内存。2. 推理能力Ascend 310B在推理任务中表现出色。用户可以将PyTorch模型转换为Ascend 310B支持的格式（如OM模型），然后使用Ascend 310B进行高效的推理。在推理过程中，Ascend 310B利用其强大的计算能力和优化的指令集，快速处理输入数据并生成结果。这种推理能力在图像识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用前景。3. 性能优化为了在Ascend 310B上实现最佳的推理性能，用户可以利用Ascend PyTorch Profiler接口工具采集并解析性能数据，使用mstt的msprof-analyze工具统计、分析以及输出相关的调优建议，使用MindStudio Insight工具对性能数据进行可视化展示。此外，还可以对模型进行量化、剪枝等优化操作，以减少模型的计算量和存储需求，提高推理速度。三、原生ACL支持训练功能吗？1. ACL框架简介ACL（Ascend Computing Language）是华为Ascend AI处理器的编程框架，提供了一系列C++接口，用于管理设备、上下文、流和内存，加载和执行模型或算子等。ACL框架主要用于在Ascend设备上进行模型的推理和执行，原生并不直接支持训练功能。2. 训练替代方案虽然ACL不直接支持训练，但用户可以通过其他方式在Ascend平台上进行模型训练：使用Ascend 910进行训练：Ascend 910是华为专为训练设计的AI处理器，具备更高的计算能力和更大的内存，适用于大规模的模型训练任务。用户可以在Ascend 910上使用MindSpore、PyTorch等框架进行模型训练，然后将训练好的模型转换为Ascend 310B支持的格式，以便在Ascend 310B上进行推理。利用TBE DSL和TIK进行训练：在Atlas 200 DK（Soc=Ascend 310）上，可以使用TBE DSL（Tensor Boost Engine Domain Specific Language）和TIK（Tensor Iterator Kernel）进行模型训练。这两种方法相对复杂，但提供了更底层的控制和优化能力，适用于对性能要求较高的场景。总结综上所述，华为Ascend 310B本身不能直接运行PyTorch，但通过模型转换和环境配置，可以在Ascend 310B上运行PyTorch模型并进行推理。然而，由于硬件架构和计算资源的限制，Ascend 310B通常不用于大规模的模型训练任务，训练任务推荐使用Ascend 910。此外，ACL作为Ascend AI处理器的编程框架，原生不支持训练功能，但用户可以通过其他方式在Ascend平台上实现模型训练。

Redis Zset的实现原理Redis的Zset（有序集合）是一种数据结构，它允许存储一组唯一的元素，并为每个元素关联一个分数（score），通过分数来对元素进行排序。Zset的实现原理涉及到两种主要的编码方式：ziplist和skiplist。编码选择ziplist编码：当Zset中的元素个数小于128个，并且所有元素的长度都小于64字节时，Redis会使用ziplist编码。ziplist是一种紧凑的内存结构，它将元素和分数连续存储在内存中，以节省空间。由于ziplist是一个连续的内存块，因此它不支持快速的随机访问和范围查询。skiplist编码：当Zset中的元素个数大于等于128个，或者有一个元素的长度大于64字节时，Redis会使用skiplist编码。skiplist是一种基于跳跃表的数据结构，它支持高效的随机访问和范围查询。skiplist通过多层链表来实现快速查找，每层链表都是一个有序的链表，最底层包含所有元素。底层数据结构Redis Zset的底层数据结构是一个包含字典（dict）和跳跃表（skiplist）的结构体。字典（dict）：字典用于存储元素和分数之间的映射关系，使得可以通过元素快速查找对应的分数。字典的存在使得Zset可以在O(1)时间复杂度内获取元素的分数。跳跃表（skiplist）：跳跃表用于存储有序的元素列表，支持高效的范围查询。跳跃表的查找时间复杂度为平均O(logN)，最坏O(N)，其中N是元素的个数。使用场景Zset的应用场景非常广泛，以下是一些常见的应用场景：排行榜：Zset可以用于实现各种排行榜，如游戏积分排行榜、学生成绩排名、电商商品销量排名等。将用户或商品的得分作为元素的分数，通过ZADD、ZINCRBY等命令更新分数，使用ZRANGE、ZREVRANGE命令查询排名前几名的用户或商品。延时队列：通过将消息的执行时间作为分数，Zset可以实现延时队列。消息按照执行时间排序，消费者可以通过查询分数小于等于当前时间的元素来获取需要执行的消息。滑动窗口限流：Zset可以用于实现滑动窗口限流。将用户的访问时间作为分数，通过统计指定时间窗口内的元素个数来判断是否超过限流阈值。计数器：Zset可以用于实现计数器功能，比如统计某个页面的访问次数、统计某个广告的点击量等。将页面ID或广告ID作为成员存储在Zset中，以访问次数或点击量作为分数存储。好友关系：Zset可以用于存储用户之间的关注关系以及用户之间的互动，比如点赞、评论等。可以将用户ID作为成员存储在Zset中，将时间戳或者其他标识作为分数存储，以此记录用户之间的互动情况。时间线：使用Zset来实现时间线功能。例如将发布的消息作为元素、消息的发布时间作为分数，然后用Zset来存储和排序所有的消息。可以很容易地获取到最新的消息，或者获取到任何时间段内的消息。电话、姓名排序：使用有序集合的ZRANGEBYLEX或ZREVRANGEBYLEX可以帮助实现电话号码或姓名的排序。将电话号码或姓名作为元素，分数设置为0，然后根据需要来获取号段或名字区间内的成员。带权重的消息队列：可以通过score来控制消息的优先级，实现带权重的消息队列。以上只是Zset的一些常见应用场景，实际上Zset的应用非常广泛，只要是需要排序和排名功能的场景，都可以考虑使用Zset。以下是Zset在实时数据处理中的一些主要优势：快速排序和检索：Zset中的元素是有序的，这使得在处理实时数据时能够快速进行排序和检索操作。无论是按照时间顺序还是自定义的评分标准，Zset都能迅速定位所需的数据。动态更新：Zset支持在运行时动态地添加、删除和更新元素，这对于实时数据处理至关重要。数据可以在任何时候被修改，而无需重新排序整个数据集。高效的范围查询：Zset提供了高效的范围查询功能，允许用户快速获取指定范围内的元素。这在实时数据分析中非常有用，例如获取一段时间内的活动记录或排名靠前的元素。节省空间：Zset的底层实现采用了压缩列表（ziplist）和跳跃表（skiplist），这些数据结构在存储和处理大量数据时能够有效节省空间，提高内存利用率。原子操作：Redis的Zset支持原子操作，确保在高并发环境下数据的一致性和准确性。多个客户端可以同时对Zset进行操作而互不干扰。灵活的评分系统：用户可以为Zset中的每个元素分配一个分数（score），这个分数可以根据具体的业务需求进行定制。例如，可以将时间戳作为分数来表示事件的顺序，或者使用其他业务相关的指标作为分数。排行榜和计数器：Zset常用于构建排行榜和计数器，这在实时数据处理中是非常常见的需求。通过Zset的有序特性，可以轻松实现排行榜的更新和查询。实时分析：由于Zset能够快速处理和更新数据，因此非常适合用于实时分析场景，如网站流量分析、用户行为分析等。分布式环境支持：Redis本身支持分布式环境，可以通过主从复制和分片技术扩展到多个节点，进一步增强了Zset在大规模实时数据处理中的能力。丰富的命令集：Redis为Zset提供了丰富的命令集，包括添加、删除、更新、查询等操作，这些命令使得在处理实时数据时能够灵活应对各种需求。综上所述，Zset在实时数据处理中凭借其快速排序、动态更新、高效的范围查询、节省空间、原子操作等优势，成为了一种不可或缺的数据结构。无论是构建实时排行榜、处理延时任务，还是进行实时数据分析，Zset都能提供高效、可靠的解决方案。

Redis Cluster将整个数据集划分为16384个槽，主要有以下几个原因：网络资源和性能考虑心跳包大小：Redis节点每秒都会发送一定数量的心跳包来进行节点间的通信和状态同步。心跳包的消息头中包含了节点的槽位信息等内容。如果槽位数量是65536个，发送心跳信息的消息头大小将达到65536/8/1024 = 8k；而如果槽位数量是16384个，消息头大小则为16384/8/1024 = 2k。较小的心跳包可以减少网络带宽的占用，提高网络传输效率，尤其是在大规模集群场景下，网络资源的节省更为明显。节点数量限制：Redis的作者Salvatore Sanfilippo不建议Redis Cluster的节点超过1000个，因为节点过多会导致心跳包的消息体内数据增多，进而造成网络拥堵。对于节点数在1000个以内的Redis Cluster，16384个槽位完全够用，能够在节点数量和槽位数量之间达到较好的平衡，既满足数据分片的需求，又不会因槽位过多而导致网络性能下降。数据分布和管理便利性数据分片均匀性：将数据集划分为16384个槽，可以方便地将数据均匀地分布在不同的节点上。通过对数据的key进行CRC16算法计算，并将结果取模16384，就可以确定每个key对应的槽位，进而将数据分配到相应的节点进行存储和管理。这种方式能够保证数据在集群中的均衡分布，避免数据倾斜问题，提高系统的并发访问能力和可扩展性。易于数据迁移和扩容：当需要增加或减少节点时，只需要将部分槽位及其对应的数据从一个节点迁移到另一个节点即可，操作相对简单。例如，新增一个节点时，可以将旧节点的一部分槽位分配给新节点，从而实现数据的平滑迁移和扩容。同样，在移除节点时，也可以将该节点负责的槽位数据迁移到其他节点上，保证数据的完整性和可用性。降低哈希碰撞概率：在分布式系统中，哈希碰撞是指多个key被映射到同一个哈希槽上的情况。如果碰撞过多，会导致某些节点的负载过重，影响整个系统的性能。将key空间划分为16384个哈希槽，可以大大降低哈希碰撞的概率，保证数据的均衡分布。算法和系统兼容性与CRC16算法配合：Redis使用CRC16算法来计算键的哈希值，并将哈希值映射到具体的槽位上。16384作为一个2的幂次方数，可以更好地与CRC16算法配合使用，提高数据的一致性和性能。当槽位数量发生变化时，只有一小部分的键需要重新映射到新的槽位上，减少了数据迁移的工作量。兼容性与易用性：16384这个数字与其他系统中常见的分片数量保持了一定的一致性，例如MySQL中的分片数量等，这样可以降低用户迁移或集成时的难度。此外，这个数量也比较大，能够容纳很多的键值对，使得Redis可以处理大规模的数据集，满足不同应用场景的需求。

Redis使用RESP（Redis Serialization Protocol）协议进行通信。RESP是一种简单的文本协议，专门为Redis设计，也可用于其他客户端-服务器通信模式的软件。以下是RESP协议的详细介绍：数据类型表示简单字符串：以 "+" 加号开头，如 "+OK" 表示命令执行成功。错误信息：以 "-" 减号开头，如 "-ERR unknown command 'abc'" 表示命令不存在。整数：以 ":" 冒号开头，如 ":6" 表示一个整数值。大字符串：以 "$" 美元符号开头，长度限制512M，如 "$6 foobar"。数组：以 "*" 星号开头，如 "*3" 表示一个包含三个元素的数组。通信过程客户端发送请求：客户端将命令和参数按照RESP协议格式进行编码，发送到Redis服务器。例如，执行 "SET key value" 命令，客户端会发送 "*3\r\n$3SET\r\n$3key\r\n$5value\r\n"。服务器响应：服务器接收到请求后，解析并执行命令，然后将结果按照RESP协议格式返回给客户端。例如，对于 "SET" 命令，服务器可能返回 "+OK"。特点简单高效：RESP协议简单易懂，易于实现和解析，能够快速地在客户端和服务器之间传输数据。可读性强：协议采用文本格式，便于人类阅读和调试。二进制安全：所有发送至Redis服务器的参数都是二进制安全的，可以传输任意二进制数据。

Redis和Memcached都是基于内存的数据存储系统，常用于缓存数据以提高应用程序的性能。它们的主要区别在于数据结构、持久化方式、数据分片方式、处理数据的方式、协议、内存管理方式等。区别对比维度RedisMemcached数据结构支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等只支持简单的键值对存储持久化方式支持多种持久化方式，如RDB和AOF，可以将数据持久化到硬盘上不支持持久化数据分片方式使用哈希槽分片，可以实现数据的自动分片和负载均衡只能手动分片处理数据的方式使用单线程处理数据请求，支持事务、Lua脚本等高级功能使用多线程处理数据请求，只支持基本的Get、Set操作协议使用自己的协议，支持多个数据库，可以使用密码进行认证使用文本协议，只支持一个默认数据库内存管理方式内存管理比Memcached更复杂，支持更多的内存优化策略简单的内存管理方式应用场景Redis的应用场景：数据结构复杂、需要高级功能和数据持久化的场景。用作NoSQL数据库、消息队列、数据堆栈和数据缓存等。适用于需要对数据进行复杂操作和处理的应用，如排行榜、计数器、分布式锁等。Memcached的应用场景：简单的键值存储场景。适合于缓存SQL语句、数据集、用户临时性数据、延迟查询数据和session等。适用于对性能要求极高、对数据结构和功能要求不复杂的场景，如大型网站的缓存系统。综上所述，选择Redis还是Memcached取决于具体的应用需求。如果需要复杂的数据结构和高级功能，以及对数据持久化有要求，那么Redis是更好的选择。如果只需要简单的键值存储和高性能的缓存，那么Memcached可能更适合。Redis和Memcached在处理大量数据时的表现各有特点，以下是它们在处理大量数据时的性能对比：数据类型支持Redis：支持多种复合数据类型，如哈希表、列表、集合和有序集合等，提供更灵活且细粒度的数据操作功能，适用于需要进行更多维护和处理多层数据结构的业务场景。Memcached：仅支持基本的字符串类型，数据结构相对单一。内存管理Redis：允许管理员设置占用内存的最大限制和过期时间，在达到这些限制时会自动删除不必要数据，也可将数据写入磁盘以腾出更多内存空间，内存管理较为灵活。Memcached：需要手动控制其缓存大小和过期时间，当缓存大小超出容量时，不会自动清理数据。数据持久化Redis：提供了多种持久化方式，包括RDB（Redis Database File）、AOF（Append-Only File）和混合模式（RDB + AOF），可确保数据的可靠性和持久性。Memcached：不支持数据持久化，数据存储在内存中，服务器重启后数据会丢失。分布式架构支持Redis：支持单主节点和多从节点架构，还提供了多个分布式数据存储方案，如Redis Cluster、Codis和Twemproxy，适合大规模体系结构环境，扩展性强。Memcached：支持简单的分布式部署，但在分布式环境下的管理和维护相对复杂，扩展性相对较弱。读写性能Redis：单线程处理客户端请求，在处理小数据量时性能较高，但在处理大量数据时，由于单线程的限制，可能会出现性能瓶颈。不过，Redis 6.0开始引入了多线程处理IO，一定程度上提升了性能。Memcached：采用多线程设计，在处理大量数据时，其并发性能较好，写操作速度通常比Redis快。数据淘汰策略Redis：提供了多种数据淘汰策略，如volatile-lru、volatile-ttl、volatile-random、allkeys-lru、allkeys-random和no-enviction等，可根据不同的业务场景选择合适的策略。Memcached：使用LRU（最近最少使用）算法来淘汰数据，在高负载下，可能导致热点数据频繁淘汰，影响性能。内存限制Redis：最大可以达到1GB，可存储较大的数据对象。Memcached：最大只有1MB，对于存储较大的数据对象可能不太适合。数据一致性Redis：支持数据的备份和复制，可实现数据的高可靠性和容错性，数据一致性较好。Memcached：不支持数据的备份和复制，数据一致性相对较差。综上所述，Redis在处理大量数据时，在数据类型支持、内存管理、数据持久化、分布式架构支持和数据一致性等方面具有优势；而Memcached在处理大量数据时，在读写性能和内存限制方面具有一定的优势。在实际应用中，需要根据具体的业务场景和需求来选择合适的缓存系统。如果对数据类型和处理有较高要求，且需要持久化和分布式支持，Redis是更好的选择；如果对性能要求较高，且数据结构相对简单，Memcached可能更适合。

Redis并非完全是单线程的，其核心业务部分（命令处理）是单线程的，但在其他功能如持久化、异步删除、集群数据同步等方面是多线程的。Redis单线程快的原因主要有以下几点：单线程的原因简化设计：单线程模型使Redis的代码结构更加清晰，易于维护和扩展。线程安全：避免了多线程环境中的竞态条件，不需要使用锁来保护共享数据，降低了复杂性和性能开销。利用CPU缓存：单线程频繁访问内存中的数据，数据通常可以保留在CPU缓存中，减少了内存访问的延迟。避免线程切换开销：在多线程模型中，线程之间的切换会带来上下文切换的开销，而Redis的单线程模型避免了这些开销。单线程快的原因内存存储：Redis将所有数据存储在内存中，内存的读写速度远高于磁盘存储，这使得Redis可以快速地读取和写入数据。非阻塞I/O：Redis使用了非阻塞I/O操作，在执行一个I/O操作时，不会阻塞整个进程或线程，而是可以继续处理其他请求。I/O多路复用通知机制：Redis使用I/O多路复用通知机制，如epoll或select，允许在等待I/O完成的同时，继续处理其他任务，当有任务就绪时，通知机制会唤醒处理任务的线程，从而降低了等待时间。简单的数据模型：Redis的数据模型非常简单，支持的数据结构也不多，这降低了内部操作的复杂性，减少了处理数据的开销，提高了执行效率。不用多线程的原因CPU不是瓶颈：Redis的操作主要是基于内存的，CPU计算不是瓶颈，瓶颈在于内存操作的速度，因此不需要多线程来提高CPU利用率。避免锁竞争：多线程会带来锁竞争的问题，增加了复杂性和性能开销，而单线程模型避免了这些问题。开发和维护成本低：单线程模型的开发和维护成本更低，代码结构更加清晰，易于理解和调试。利用多核CPU：虽然Redis是单线程的，但可以通过在单机上启动多个Redis实例来利用多核CPU的优势。以下是一些Redis的性能优化技巧：数据结构选择合理选择数据结构：根据业务需求选择合适的数据结构，如string、hash、list、set、zset等，不同的数据结构在不同的场景下有不同的性能表现。使用扩展数据类型：如HyperLogLog适合用于基数统计，BitMap适合二值状态的统计。命令使用优化避免慢查询命令：尽量不使用复杂度高的命令，如SORT、SUNION、ZUNIONSTORE等，对于数据的聚合操作，可放在客户端做。生产环境禁用keys命令：keys命令需要遍历存储的键值对，操作延时很高，在生产环境使用可能导致Redis阻塞。使用Pipeline批量操作：Pipeline可以一次处理多个Redis命令，减少网络传输次数，提高交互性能。使用Lua脚本：将多个命令组合成一个Lua脚本，减少网络往返开销。数据存储优化避免bigkey：尽量避免一个key存入过大的数据，可通过评估写入一个key的数据大小来控制。设置合理的过期时间：对有时间限制的数据设置过期时间，让Redis能够定时删除过期的数据，避免内存占用过大。禁止批量设置相同过期时间：防止大量key在同一时间过期，导致Redis在删除过期key时压力过大。内存管理优化增加机器内存或使用Redis集群：避免因内存不足导致操作系统进行内存交换（swap），影响Redis性能。避免内存碎片：通过INFO memory命令查看内存碎片率，当碎片率过高时，可采取措施清理内存碎片。持久化策略优化选择合适的持久化策略：根据业务需求选择RDB快照、AOF日志或两者混用的持久化策略，如不需要持久化，可禁用该功能。使用高速固态硬盘作为日志写入设备：提高AOF日志的写入速度，减少对Redis性能的影响。客户端优化使用连接池：避免频繁创建和销毁Redis连接，减少网络传输次数和非必要调用指令。优化客户端代码：如在Java中使用Jedis连接池时，合理配置连接池参数，提高连接的复用率。监控与运维优化监控Redis运行状态：通过INFO命令获取Redis的各项运行状态数据，如CPU使用率、内存使用情况、OPS等，及时发现性能问题。定期优化和维护：如定期清理过期数据、优化数据结构、调整持久化策略等，确保Redis始终处于良好的运行状态。

在华为云生态大会2025公布了最新研发的CloudMatrix 384超节点，其总体算力远超其他厂商，大家对未来需求更多的算力有什么看法？