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
能效比
计算机软件-操作系统-macOS-内存管理机制解析
技术摘要macOS 的 内存管理 以 虚拟内存 抽象应用占用，结合 页面置换 控制压力；在多任务场景优化 延迟 与 能效比。机制适配桌面与创意工作流，保障长期运行稳定性。技术参数虚拟内存：页表映射与压缩机制；Swap 策略 数据来源: Apple Developer Documentation（M
计算机软件-操作系统-Linux-内存压缩与Swap策略分析
技术摘要Linux 在 虚拟内存 管理中结合压缩与 Swap 策略，平衡 延迟 与 吞吐 并改善 能效比；在桌面与服务器场景提升系统可用性与稳定性。技术参数虚拟内存：地址空间映射与页表；压缩策略 数据来源: Linux Kernel Docs（Memory Management）页面置换：LRU
计算机软件-操作系统-Linux-Kernel-6.12块层I-O调度器解析
技术摘要Linux Kernel 6.12 在块层与 I/O调度器（如 BFQ、MQ）上优化队列管理与延迟控制，兼顾延迟与吞吐，提高能效比 与交互体验，适用于桌面与服务器场景。技术参数队列模型：多队列（blk-mq）；CPU 亲和与中断协同 数据来源: Linux kernel Documenta
计算机软件-AI框架-TensorRT-推理优化实践
技术摘要基于 TensorRT 的推理优化流程，围绕 CUDA 内核与 FP32/混合精度策略，结合图融合与算子选择，实现吞吐与延迟的综合提升。在主机‑设备通道（PCIe 4.0）稳定的条件下，整体 能效比 得到优化，适合边缘与工作站部署。技术参数框架与版本：TensorRT（示例版本）；CUDA（
计算机软件-AI框架-TensorRT-8.6推理优化白皮书
技术摘要TensorRT 面向 GPU 推理优化，通过 CUDA 内核融合与算子调度提升 吞吐 并降低 延迟；在批量/并发场景改善 能效比，适配多模型部署与半精度/量化路径。技术参数框架版本：TensorRT 8.6；支持 FP16/INT8 量化与动态形状 数据来源: NVIDIA Tensor
计算机软件-AI框架-TensorFlow-2.15-XLA与图优化白皮书
技术摘要TensorFlow 2.15 通过 XLA 与图优化提升 CUDA 与 GPU 执行效率；在批处理与动态图场景降低 延迟、提高 吞吐，并改善 能效比，适配训练与推理的统一路径。技术参数版本与组件：TensorFlow 2.15；XLA 编译、`tf.function`、cuDNN 集成
计算机硬件-网络设备-10GbE-Intel-X550性能评测
技术摘要Intel X550 作为 10GbE 网卡，基于稳定的控制器与驱动生态，在 PCIe 4.0 平台下提供更高带宽与较低延迟；在多队列与RSS配置下，吞吐稳定，能效比良好，适用于工作站与小型服务器的高速网络场景。技术参数接口与总线：10GbE；PCIe 4.0 x4（数据来源：Intel X
计算机硬件-机箱-Lian-Li-PC-O11系列-风道与散热性能分析
技术摘要Lian-Li PC-O11 系列机箱以双腔体结构优化风道，在多风扇布局下提升风压与 CFM风量；通过侧/顶/底进排风与噪音dB 控制，实现更优散热与 能效比，适合高热负载平台。技术参数结构与尺寸：双腔体、主腔显卡/散热器兼容性，副腔供电与存储 数据来源: Lian-Li 官方产品页（PC
计算机硬件-网络设备-10GbE-Intel-X540-T2性能评测
技术摘要Intel X540-T2 双口 10GbE 网卡在并发小包与大文件传输场景下维持稳定 吞吐；优化 带宽 利用与中断并发以控制 延迟；在 PCIe 4.0 平台下的 能效比 表现良好。技术参数控制器：Intel X540；双口 10GbE 数据来源: Intel Ethernet Cont
