一切都在本地运行，无需服务器支持，并且可以在手机和笔记本电脑上通过本地GPU加速。...Vicuna-7B需要4GB的内存，RedPajama-3B需要2.2GB的内存才能运行。...该应用程序仅在iPhone 14 Pro Max、iPhone 14 Pro和iPhone 12 Pro上进行了测试。 要从源代码构建iOS应用程序，您也可以查看我们的GitHub存储库。...我们目前的演示依赖于手机上的OpenCL支持，占用约6GB的内存，如果您有一部带有最新骁龙芯片的手机，可以尝试我们的演示。 我们在三星Galaxy S23上测试了我们的演示。.../tree/main [14] 点击此处加入我们的 Discord 服务器！
MLC-LLM 为各种后端（包括 CUDA、Metal、ROCm、Vulkan 和 OpenCL）提供了最先进的性能，涵盖了从服务器级别 GPU 到移动设备（iPhone 和 Android）。...具体来说，研究人员采取了以下措施来提供 ROCm 支持： 重用现有后端（如 CUDA 和 Metal）的整个 MLC 流水线，包括内存规划、算子融合等。...使用 MLC Python 包进行性能测试 作者使用 4 bit 量化对 Llama 2 7B 和 13B 进行了性能测试。...要运行这些性能测试，请确保你的 Linux 上有安装了 ROCm 5.6 或更高版本的 AMD GPU。...本文是通过 MLC 来支持高效通用的机器学习部署的研究的一个阶段性努力，研究人员也正积极地在以下几个方向上努力推广成果： 启用 batching 和多 GPU 支持（对服务器端推理尤为重要）； 与 PyTorch
首先明确一下我们测试的目的：客户端浏览器的js内存是否存在泄漏，服务器端的话可不是这么测，防止用户使用时浏览器卡顿或崩溃。 F12打开开发者工具，选中Memory页签下的Heap snapshot。...测内存泄漏就是看我们做了一些操作前后内存的变化，比如我们在重复做查询操作，每次操作后的快照都会增加几兆或更多，这就说明可能是存在内存泄漏。...注： 你做不同的事，内存增长不一定是内存泄漏哦，他可能是正常的加载一些必要的东西占用的内存而已。总之就是做这一种事只需要固定的那么多内存，要是每次都新增加了一些内存，说明加载的东西重复了。...可能是之前不用的内存没释放，或是新加载了一些没用的内存。...快速测试内存泄漏 每次我们都要做快照的话如果内存大的话快照是比较慢的，快照主要是开发来对比找问题用的，我们测试只需要发现问题就好了。
前言 Android应用大部分性能问题归根结底都会成为内存的问题，今天我们就先以Out of Memory（OOM）为起点介绍一下Android内存的原理以及排查内存问题的方法。...原理 在讲OOM之前我们先来弄清楚几个概念：内存泄漏、内存抖动、内存溢出 内存泄漏：内存泄漏是指没有用的对象资源仍与GC-Root保持可达路径，导致系统无法进行回收； 内存抖动：内存抖动是因为大量的对象被创建又在短时间内马上被释放...除了减少内存的申请回收外，更重要的是减少常驻内存和避免内存泄漏，说起内存泄漏，就必须要提Activity内存泄漏。...，因为在日常测试和开发过程中，即便客户端接了内存泄漏检测的工具，但也只是作为一个debug工具，很难系统的看出某个版本的应用内存泄漏情况是如何的。...首先新建一个LeakUploadService类，用来格式化内存泄漏详情以及上传到日志服务器便于快速定位，具体代码如下： public class LeakUploadService extends DisplayLeakService
macOS 内存测试 memtest# 安装方法，命令行下执行： brew install memtester 关于homebrew安装brew.请访问： https://brew.sh/ 安装完成之后...然后每个执行： memtester 2048m 注意：请根据你自己的内存选择每个的大小。不要过大。小心内存爆炸，你无法操作。...References# mac 下内存测试-memtest 注：本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。
而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用，总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系：total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
（也就是非堆内存）；另一种是非直接内存（也就是堆内存）。...可以总结下，直接内存的使用场景： 1 有很大的数据需要存储，它的生命周期又很长 2 适合频繁的IO操作，比如网络并发场景 申请分配地址速度比较 下面用一段简单的代码，测试下申请内存空间的速度： int...ByteBuffer.allocateDirect(2); } end = new Date(); System.out.println(end.getTime()-begin.getTime()); 得到的测试结果如下...读写速度比较 然后在写段代码，测试下读写的速度： int time = 1000; Date begin = new Date(); ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate...i++){ buffer2.getChar(); } end = new Date(); System.out.println(end.getTime()-begin.getTime()); 测试的结果如下
项目地址：https://github.com/mlc-ai/mlc-llm Demo：https://mlc.ai/mlc-llm/ 借助 MLC LLM 方案，我们可以在移动端部署和运行大型语言模型...MLC LLM 旨在让每个人都能在个人设备上本地开发、优化和部署 AI 模型，而无需服务器支持，并通过手机和笔记本电脑上的消费级 GPU 进行加速。...主要挑战包括： 支持不同型号的 CPU、GPU 以及其他可能的协处理器和加速器； 部署在用户设备的本地环境中，这些环境可能没有 python 或其他可用的必要依赖项； 通过仔细规划分配和积极压缩模型参数来解决内存限制...Dynamic shape：该研究将语言模型烘焙（bake）为具有原生 Dynamic shape 支持的 TVM IRModule，避免了对最大输入长度进行额外填充的需要，并减少了计算量和内存使用量。...可组合的 ML 编译优化：MLC LLM 可以执行许多模型部署优化，例如更好的编译代码转换、融合、内存规划和库卸载（library offloading），并且手动代码优化可以很容易地合并为 TVM 的
一切都在本地运行，无需服务器支持，并通过手机和笔记本电脑上的本地 GPU 加速。...此外，部署 LLM 还面临一些挑战，例如不断发展的模型创新、内存限制以及对潜在优化技术的需求。...该项目的目标是支持开发、优化和部署 AI 模型，以便跨各种设备进行推理，不仅包括服务器级硬件，还包括用户的浏览器、笔记本电脑和移动应用程序。...通过仔细规划分配和积极压缩模型参数来解决内存限制。MLC LLM 提供可重复、系统化和可定制的工作流程，使开发人员和 AI 系统研究人员能够以以生产力为中心、Python 优先的方法实施模型和优化。...动态形状：我们将语言模型烘焙为具有原生动态形状支持的 TVM IRModule，避免了对最大长度进行额外填充的需要，并减少了计算量和内存使用量。
不仅如此，基于LLM的类ChatGPT也能引进来，而且还是不需要服务器支持、WebGPU加速的那种。 例如这样： 这就是由陈天奇团队最新发布的项目——Web LLM。...团队首先在TVM中bake了一个语言模型的IRModule，以此来减少了计算量和内存使用。...构建静态内存规划优化：来跨多层重用内存。 使用Emscripten和TypeScript ：构建一个在TVM web运行时可以部署生成的模块。 …… 上述所有的工作流程都是基于Python来完成的。...但Web LLM团队也表示，这个项目还有一定的优化空间，例如AI框架如何摆脱对优化计算库的依赖，以及如何规划内存使用并更好地压缩权重等等。 团队介绍 Web LLM背后的团队是MLC.AI社区。...据了解，MLC.AI 社区成立于 2022 年 6 月，并由 Apache TVM 主要发明者、机器学习领域著名的青年学者陈天奇，带领团队上线了 MLC 线上课程，系统介绍了机器学习编译的关键元素以及核心概念
性能测试-内存性能及内存泄漏篇 数据源 APP占用内存的测试，要比CPU的更为简单。App memory数据来源是dumpsysmeminfo。...只要数据曲线不是如下图中的灰色平缓曲线，则可以证明该场景是有内存泄漏的。 图三 内存泄漏示意图 同样，如果只提供上述的曲线给开发，定位问题也会比较麻烦，测试在内存泄漏的测试中，也可以多做一些。...图四DDMSdump内存 拿到hprof文件后，可以导入Android Studio中查看，一般查看Retained Size占用最大的类，分析是否有内存泄漏，一个对象的 Shallow Heap, 指的是该对象自身占用内存的大小...图五 使用Android Studio查看内存泄漏 Android Studio的分析不够强大，也可以借助MAT来分析内存泄漏：更多内容。...笔者目前水平止步于此，后续将继续深入学习内存泄漏测试的相关内容。 文章来源于：腾讯移动品质中心 TMQ
将矩阵A和B运算的结果放在B里面，运算结束后确实不需要分配新的内存(如果数据精度、数组大小都一致的话)。...但在运算的过程中，应该是需要给AB运算的结果暂时分配一个新的内存来存放，运算完成后将结果再放回B所占的内存空间中，计算过程中用到的暂时内存随即释放。...如果是向量化的实现，那么计算过程中用到的暂时内存会和等价于一个数组B的内存大小，这样就比较容易出现unable xxxGiB的报错。...三组测试 第一组 将a,b两个数组相加的结果存放在新的数组c中，并通过循环每个点实现。...这里为了能让interval多记录一些计算过程内存的变化，把同样的计算出重复了1000次。
我们肯定想选择比较快的，但问题是直接内存不属于GC管辖范围，需要弄清楚这部分内存如何管理，否则造成内存泄露就麻烦了。...测试用例1：设置JVM参数-Xmx100m，运行异常，因为如果没设置-XX:MaxDirectMemorySize，则默认与-Xmx参数值相同，分配128M直接内存超出限制范围。 ?...测试用例2：设置JVM参数-Xmx256m，运行正常，因为128M小于256M，属于范围内分配。...测试用例3：设置JVM参数-Xmx256m -XX:MaxDirectMemorySize=100M，运行异常，分配的直接内存128M超过限定的100M。 ?...测试用例4：设置JVM参数-Xmx768m，运行程序观察内存使用变化，会发现clean()后内存马上下降，说明使用clean()方法能有效及时回收直接缓存。
但是既然go语言已经支持垃圾回收，还有必要自己去写一个内存分配器吗？我们做一个简单的测试看看结果怎么样。...测试平台： OS: ubuntu 12.04 x86_64 CPU: i5 2.27G MEMORY: 8G // ben1.go 自己实现内存分配器 package main type Pool struct...package main func main() { for i := 0; i < 10000000; i++ { _ = make([]byte, 100) } } 编译测试： go build.../ben2 测试结果： 次数 ben1(s) ben2(s) 1 0.308 2.057 2 0.304 2.048 3 0.308 2.093 平均 0.307 2.066 结论： 可以看到，自己实现的内存分配器的执行时间大约是系统内存分配器的十分之一...因此对于一些特定应用场景，比如网络库等，使用自定义内存分配器还是很有必要的。由于go语言提供了垃圾收集功能，所以实现自定义内存分配器相比较在C/C++里简单很多。
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。 关于CPU内存控制器中会有很多专技术细节。...而且不再像之前一样要求每个内存颗粒传输距离相等，工艺复杂度因寄存缓存器的引入而下降，使得容量也可以提高到 32 GB。主要用在服务器上。 下图是一个服务器RDIMM 32 GB 内存条。...这个服务器内存条不光正面有很多内存颗粒，连背面也有。可见服务器内存的颗粒数量比普通笔记本电脑、个人台式机的颗粒都要多很多。...另外一台服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年。因此总的来说，服务器对稳定性的要求极高，不允许比特翻转错误发生。 ECC 是一种内存专用的技术。...服务器 CPU 支持 RDIMM（带寄存器双列直插模块）和 LRDIMM（低负载双列直插内存模块）内存。这两种内存单条都有更大的容量。
作者：陈帅团队：腾讯移动品质中心TMQ 一、数据源 APP占用内存的测试，要比CPU的更为简单。App memory数据来源是dumpsys meminfo。...Android程序内存主要是两部分：native和dalvik。...[1509070479432_1215_1509070714109.png] 图三内存泄漏示意图 同样，如果只提供上述的曲线给开发，定位问题也会比较麻烦，测试在内存泄漏的测试中，也可以多做一些。...占用最大的类，分析是否有内存泄漏，一个对象的ShallowHeap，指的是该对象自身占用内存的大小。...篇幅有限，还有很多深入的内容无法一一铺陈，后续将继续深入学习内存泄漏测试的相关内容。 搜索微信公众号：腾讯移动品质中心TMQ，获取更多测试干货！
首先说3个测试内存泄露的三个动作，内存GC，退出测试app，关闭测试APP的进程的区别； 内存GC系统回收是回收无用的对象占用的空间，退出测试app不一定会就会GC，关闭测试APP直接就是所有内存都释放了...，所以在测试内存过程中，要使用GC进行内存释放； monkey压力测试内存泄露检查步骤如下： 一、搭建环境 要有SDK的配置环境，MAT内存分析工具（下载地址：https://pan.baidu.com.../s/1rQ6A-DWEWWy2ZrPoJ78AAQ 密码：o0ls ） 测试的apk一定要为debug包 二、monkey运行 根据业务场景用monkey进行压力测试，因为monkey是无理性随便点击会发现有很多重复性很高的操作...，针对这个现象想到了内存分析~ 注意：monkey 命令中不要使用忽略崩溃跟忽略超时错误关键词，命令为-ignore-crashes ,-ignore-timeouts，不然会导出的内存不是整体操作，因为闪退内存就释放了...总结：以上是我个人对Android 内存泄露 测试一些见解，小弟菜鸟一枚，有错误的，欢迎反馈，另外内存泄露也可以用ddms工具或者adb等方式测试内存~~
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