性能分析

audit-process

审核流程技术准确性审核:核对数据来源、测试记录与术语规范格式规范审核:确认标题命名、分类路径与 Markdown 规范发布前终审:评估风险与一致性,批准进入发布流水线角色与职责撰稿人:撰写与维护正文与引用技术审核人:复核参数、测试与术语终审人:把关发布质量与一致性流程要求所有 PR 必须通过 `sc

review-process

三级审核流程技术准确性审核:验证规格、测试记录、术语使用与数据来源的准确性。格式规范审核:检查标题命名、分类路径、关键词频次、章节完整性与Markdown格式。发布前终审:确认最终版本、生成HTML/PDF产物与版本标签。审核清单`title` 命名符合 `[主题]-[细分领域]-[具体技术]``c

USAGE

使用说明新建文章:复制 `templates/article_template.md` 到 `docs/一级/二级/三级/完整标题.md`,填充YAML与各章节运行检查:`npm run lint` 与 `npm run validate`构建产物:`npm run build:html` 与 `n

审核流程

三级审核机制技术准确性审核:核对技术参数来源、测试平台与工具版本、术语规范格式规范审核:校验元数据完整性、标题/分类/关键词要求、Markdown 格式发布前终审:确认可发布产物(HTML/PDF)与版本号,合并到主分支审核清单元数据齐全:title/category/keywords/publis

计算机软件-AI框架-CUDA Toolkit-12.6特性综述

技术摘要CUDA Toolkit 12.6 引入编译器与库优化,提升 GPU 执行效率;在核函数调度与内存管理上降低 延迟 并提高 吞吐;整体 能效比 优于前版本,适合推理与训练场景。技术参数版本:CUDA Toolkit 12.6;驱动与 GPU 架构支持列表 数据来源: NVIDIA Rele

计算机软件-AI框架-PyTorch-2.4训练与推理优化白皮书

技术摘要PyTorch 2.4 在编译器与运行时优化下提升 CUDA 与 GPU 执行效率;针对批处理与并发路径降低 延迟、提高 吞吐,并在能耗管理上改善 能效比,适用于训练与推理的统一优化。技术参数版本与组件:PyTorch 2.4;`torch.compile`、CUDA 后端、cuDNN 集成

计算机软件-操作系统-macOS-文件系统IO性能分析

技术摘要macOS 文件系统 IO 在缓存与调度策略上优化 延迟 与 吞吐;通过性能工具进行 性能分析,定位瓶颈并改善 能效比,适配桌面与创作工作流的长期运行需求。技术参数文件系统:APFS;快照与压缩支持 数据来源: Apple Developer Documentation(APFS)IO 机

计算机软件-操作系统-Windows-NTFS-文件系统IO性能分析

技术摘要Windows NTFS 文件系统在缓存与队列策略下优化 IO 的 吞吐 与 延迟;结合 性能分析 工具定位热点,提高 能效比 并稳定长时间运行表现。技术参数文件系统:NTFS;缓存/预读策略与元数据更新 数据来源: Microsoft Docs(NTFS)IO 机制:队列并发与异步 IO

计算机软件-编译器-Clang-17-LTO链接时优化分析

技术摘要Clang 17 的 LTO 链接时优化在跨模块层面改进 优化 与 内联 效果,降低调用与访存开销;结合 性能分析 工具定位热点,提升 吞吐 并降低 延迟。技术参数LTO 类型:Full/Thin LTO;编译与链接选项 数据来源: Clang/LLVM Docs优化项:跨模块 内联 与