2025 05 06 HackerNews

2025-05-06 Hacker News Top Stories #

担忧学生使用语言模型完成作业会损害学术诚信和原创性。

文章探讨了3D打印设计的特殊规则和方法，以创造适合打印的零件。

智能手机占据闲暇时间，削弱了无聊带来的创造力和反思能力。

Daft Punk通过声码器等技术创造了独特的机器人声效，影响了电子音乐行业。

法院可能裁决Meta非法使用书籍构建AI，影响AI技术的未来发展。

不携带相机可以帮助人们更好地珍惜当下，培养真实记忆。

Jake Gaylor展示了其AI驱动的简历，强调云基础设施和平台工程经验。

文章探讨了将AI与WinDBG结合，提升崩溃分析和调试效率的方法。

文中介绍了Go语言中实现优雅关闭的实践模式，确保资源正常释放。

研究提出在商用DRAM中加速低位LLM推理的矩阵-向量乘法新方法。

I’d rather read the prompt #

https://claytonwramsey.com/blog/prompt/

作者克莱顿·拉姆齐（Clayton Ramsey）在文章中表达了他对学生们在作业中大量使用语言模型（如 ChatGPT）生成答案的担忧。他指出，这些答案通常冗长、啰嗦、缺乏原创性，且常常使用项目符号和粗体字。拉姆齐认为，这种现象不仅仅是学术诚信的问题，更重要的是，它削弱了学生们表达自己原创思想的能力。

拉姆齐分析了人们使用语言模型的原因，包括认为作业不重要、认为语言模型能产生更好的作品、以及为了省事。他认为，无论是哪种原因，使用语言模型都是不恰当的。因为语言模型不能替代人类的原创思想和表达，而是会产生一些没有意义的内容。

他强调，写作的目的是为了表达自己的原创思想和观点，而不是为了产生一些没有意义的内容。拉姆齐认为，即使是最平凡的想法和观点，也是有价值的，只要它们是原创的。他呼吁读者不要让计算机替代自己的写作，而是要努力表达自己的原创思想和观点。

此外，拉姆齐还讨论了语言模型在其他领域的应用，例如编程和学术写作。他指出，语言模型可能会产生一些看似正确但实际上是错误的内容，或者是没有意义的内容。他强调，人类的原创思想和表达是非常重要的，不能被语言模型所取代。

总的来说，拉姆齐的文章强调了原创性和人类表达的重要性，呼吁读者不要过度依赖语言模型，而是要努力表达自己的原创思想和观点。

HN 热度 1304 points | 评论 780 comments | 作者：claytonwramsey | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43888803

使用 LLM 完成学校作业是对自己学习的不尊重，也会让学生错失真正学习和提升的机会
学校作业的目的是为了让学生思考和学习，而不是仅仅为了完成作业
如果学生可以不经过努力就获得学位，那么学位的价值就会大大降低
学位的价值在于它代表了学生经过努力和学习获得的知识和技能
仅仅依靠学位来评价一个人的能力是不够的，实际工作经验和技能才是更重要的参考因素
计算机科学专业的学生可能需要更多的实践经验和项目经验来提升自己的能力
理论知识和实践技能都很重要，两者之间需要找到平衡
学习的目的是为了获得知识和技能，而不是仅仅为了获得证书或学位
通过 LLM 完成作业可能会让学生在短期内获得便利，但从长远来看会对自己的学习和职业发展造成损害

Design for 3D-Printing #

https://blog.rahix.de/design-for-3d-printing/

本文主要讨论 3D 打印的设计哲学和规则。作者认为，3D 打印与其他制造方法不同，需要一种完全不同的设计方法来创建适合 3D 打印的零件。作者分享了自己多年来收集的设计规则和经验，旨在帮助读者了解如何设计出适合 3D 打印的零件。

首先，作者介绍了 3D 打印的基础知识，包括 FDM/FFF 打印、层、周长、壳、填充、过度悬垂、桥梁和缝合线等概念。作者强调，设计师需要了解这些概念，以便创建适合 3D 打印的零件。

其次，作者讨论了设计工程的目标，包括设计零件以适应力、制造方法、成本等因素。作者认为，设计师需要在这些目标之间找到平衡，以创建出既功能齐全又经济的零件。

接着，作者介绍了标准打印机配置，包括 0.4mm 喷头、0.2mm 层高、校准和打印速度等参数。作者认为，了解这些参数对于创建适合 3D 打印的零件至关重要。

最后，作者将要讨论设计规则，包括设计零件强度、制造公差和工艺优化等方面的内容。作者将分享自己的经验和规则，帮助读者设计出适合 3D 打印的零件。

HN 热度 763 points | 评论 185 comments | 作者：q3k | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43888117

设计软件应该具备“生产感知设计”的功能，能够根据标准化机器的能力约束设计。
现有的 CAD 软件中，Fusion 360 的“塑料”模式可以进行设计，但它不区分打印或模具制造。
设计规则的实施可能会带来更多问题，而不是解决问题。
模拟打印过程可能是一个解决方案，使用 CFD 代码或 CAM 软件来模拟机械加工过程。
CAM 集成可以提高设计效率，但目前的 CAM 集成只发生在设计阶段之后。
设计软件应该能够根据不同的制造方法和机器能力进行约束设计。
设计规则的实施需要考虑到各种制造方法和机器的独特性和多样性。

The Death of Daydreaming #

https://www.afterbabel.com/p/on-the-death-of-daydreaming

本文讨论了智能手机对人们生活的影响，特别是对日常生活中空闲时间的占据。作者回忆了自己在没有智能手机的时代，人们会通过户外活动、阅读或其他方式来打发时间，而现在，人们习惯于通过手机来消磨时间。这种变化导致了人们对空闲时间的态度发生了转变，人们开始认为自己不应该感到无聊。

作者认为，无聊实际上有其积极的作用，它可以让人们的脑海中产生新的想法和创造力。然而，智能手机的出现使得人们很少有机会经历无聊，于是也就失去了这些潜在的好处。作者还提到了“间隔时间”的概念，指的是人们在日常生活中经常会遇到的短暂空闲时间，例如等待电梯或等待公交车。这些时间原本可以用于反思、思考或与他人交流，但现在大多数人会用手机来填充这些时间。

此外，作者讨论了智能手机对人们的注意力和期待的影响。由于智能手机提供了即时的信息和娱乐，人们的注意力变得越来越短暂，难以专注于一件事情。同时，人们也变得越来越依赖于即时的满足，难以等待和期待。作者认为，这些变化对人们的生活和社会有着深远的影响，需要人们重新思考自己的行为和习惯。

最后，作者强调了需要找到平衡的方法，既能利用智能手机的便利，又能保留空闲时间和间隔时间的价值。通过这样做，人们可以更好地利用自己的时间，提高自己的创造力和生产力，并且更好地与他人建立联系。

HN 热度 494 points | 评论 201 comments | 作者：isolli | 10 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43894305

智能手机会让人产生依赖，导致无法面对和处理自己的焦虑和情绪
没有智能手机的生活可以让人更好地思考和处理自己的问题
人们需要空闲时间来反思和处理自己的情绪和问题
过度使用智能手机会导致睡眠问题和增加焦虑
智能手机成瘾会导致人们无法面对自己的问题和情绪，产生一种“推迟焦虑”的现象
需要找到方法来管理和控制智能手机的使用，例如设定无手机时间或使用其他方式来放松和休息
人们需要学会面对和处理自己的情绪和问题，而不是通过智能手机来逃避和推迟
智能手机的使用会影响人们的社交能力和人际关系，导致人们变得孤独和寂寞
需要找到平衡的方式来使用智能手机和管理自己的生活和情绪

The vocal effects of Daft Punk #

https://bjango.com/articles/daftpunkvocaleffects/

Daft Punk 是一支法国电子音乐组合，他们在音乐中使用了多种多样的声效处理技术。2001 年 5 月，Daft Punk 在接受 Remix 杂志采访时提到，他们使用了不同的声码器（vocoder）效果来处理人声。他们提到的设备包括 Roland SVC-350、Auto-Tune 和 DigiTech Vocalist。

Daft Punk 的专辑中有很多歌曲使用了类似机器人的声效。以下是他们的一些专辑和歌曲中使用的声效设备：Homework 中的 “WDPK 83.7 FM” 使用了 Roland SVC-350，“Around The World” 使用了 talk box，“Teachers” 和 “Oh Yeah” 使用了 Ensoniq DP/4+。Discovery 中的 “One More Time” 使用了 Auto-Tune，“Digital Love” 使用了 DigiTech Vocalist，“Harder, Better, Faster, Stronger” 使用了 DigiTech Talker。

Daft Punk 的声效处理技术可以分为三类：talk box、声码器和和声器。talk box 是一种相对简单的设备，它通过一个管道将声音传入演员的嘴中，演员可以通过嘴巴和声带来改变声音。声码器是一种电子设备，它通过将两个音频信号结合起来来产生新的声音。和声器是一种设备，它可以产生和原声相同的音调和音色。

在 Daft Punk 的专辑中，talk box 的使用相对较少。他们可能使用了 Heil Talk Box、Rocktron Banshee 或自制的 talk box。声码器的使用更加广泛，Daft Punk 使用了多种声码器设备，包括 Roland SVC-350、DigiTech Vocalist 和 Sennheiser VSM201。和声器的使用也很常见，Daft Punk 使用了 Auto-Tune 和其他和声器设备来处理人声。

Daft Punk 的声效处理技术对于他们的音乐风格至关重要。他们的音乐中常常出现机器人般的声效，这些声效是通过各种声码器和和声器设备来实现的。通过使用这些设备，Daft Punk 创造了独特的音乐风格，这种风格已经成为他们的标志。

HN 热度 339 points | 评论 71 comments | 作者：qzervaas | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43893601

Daft Punk 的音乐对音乐行业产生了深远影响，他们的专辑重新定义了音乐的可能性
Human After All 这张专辑被认为是冷漠和重复的，但也有人认为这正是电子音乐的魅力所在
Random Access Memories 这张专辑被认为是没有创新和风险的，但也有人认为它带来了旧元素和现代电子声音的融合
Daft Punk 的音乐是有趣和充满玩趣的，例如他们的专辑 Discovery 和 Interstella 5555
他们的音乐也被认为是具有情感和故事性的，例如 Alive 2007 和 TRON:Legacy 原声带
Daft Punk 的影响力远远超过了他们的专辑，他们的音乐风格和创作理念影响了许多其他艺术家
他们的音乐是具有实验性和创新性的，例如使用新的乐器和音效处理技术
Daft Punk 的音乐是具有视觉性和电影性的，例如他们的音乐视频和现场演出
他们的音乐是具有历史性和文化性的，例如他们的音乐反映了当时的社会和文化背景

Judge said Meta illegally used books to build its AI #

https://www.wired.com/story/meta-lawsuit-copyright-hearing-artificial-intelligence/ Meta 公司正面临一场与一群作者（包括萨拉·西尔弗曼和塔-内西·科茨）有关的版权纠纷，这场纠纷可能会对公司的 AI 工具产生重大影响。法院可能即将对此案作出裁决。该案的核心问题是，Meta 的 AI 工具是否会产生能够损害作者书籍销售的作品。

这场纠纷是围绕 Meta 的 AI 工具是否会侵犯作者的版权而展开的。作者们认为，Meta 的 AI 工具可能会产生与他们的作品类似的内容，从而损害他们的书籍销售。Meta 公司则认为，他们的 AI 工具是为了帮助作者和创作者产生新的内容，而不是为了侵犯他们的版权。

这场纠纷不仅仅是关于 Meta 公司和作者之间的争议，也关系到 AI 技术的未来发展。随着 AI 技术的不断进步，人们越来越担心 AI 会不会取代人类创作者，是否会侵犯他们的版权。这个问题已经引起了广泛的关注和讨论。

在这场纠纷中，法院的裁决将对 AI 技术的未来发展产生重大影响。如果法院裁定 Meta 公司的 AI 工具侵犯了作者的版权，那么这将对 AI 技术的发展产生重大限制。相反，如果法院裁定 Meta 公司的 AI 工具没有侵犯作者的版权，那么这将为 AI 技术的发展提供更大的空间。

此外，这场纠纷也引发了人们对 AI 技术的伦理问题的关注。随着 AI 技术的不断进步，人们越来越担心 AI 会不会被用来侵犯个人权利，是否会对社会产生负面影响。这个问题已经引起了广泛的关注和讨论。

总的来说，这场纠纷是关于 Meta 公司的 AI 工具是否会侵犯作者的版权，而其背后则是关于 AI 技术的未来发展和伦理问题的更广泛的讨论。

HN 热度 330 points | 评论 289 comments | 作者：mekpro | 11 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43893762

法院判决 Meta 非法使用书籍构建其 AI 系统，但判决结果尚不明确
作者认为 Meta 下载书籍用于 AI 训练可能不构成版权侵权
大型企业如 Meta 可以通过法律手段逃避版权责任
AI 训练使用书籍可能是合理使用，但商业化后果尚不明确
法律体系可能偏袒大型企业，忽视小型创作者的权益
大型企业可以通过拖延和律师团队来逃避责任
作者认为版权法可能需要重新评估，以适应 AI 技术的发展
律师 David Boies 的行为被批评为不道德和滥用法律手段
法律体系需要改革，以保护小型创作者和公平竞争的权益

On Not Carrying a Camera – Cultivating memories instead of snapshots #

https://hedgehogreview.com/issues/after-neoliberalism/articles/on-not-carrying-a-camera

这篇文章《不携带相机》讲述了作者约翰·罗森塔尔的个人经历和对摄影的思考。作者回忆了自己在 1972 年儿子出生时，带着相机进入产房，试图记录下这一刻的同时，也在思考如何拍出完美的照片。然而，当他看到妻子在分娩时的痛苦表情时，他感到了一种冲突，既想记录下这一刻，又不想打扰妻子和医生。

作者意识到自己当时的行为是错误的，试图拍摄照片的同时，也在忽视了妻子和儿子的需求。他后来意识到，摄影可以成为一种距离，阻止我们真正地体验和参与生活。因此，他决定不再随身携带相机，尤其是在与朋友和家人相处时。

作者还谈到了现代智能手机时代，人们对照片的需求和摄影的便捷性。然而，他认为，这种便捷性也可能导致我们忽视了生活中的真正时刻和记忆。作者认为，摄影可以是一种美妙的艺术，但也可以成为一种干扰，阻止我们真正地体验和参与生活。

最后，作者提到了自己在儿子出生时拍摄的照片，只有一张照片是成功的，其他的都没有保存下来。作者认为，这张照片虽然是珍贵的记忆，但也提醒他，当时的行为是错误的，试图拍摄照片的同时，也在忽视了妻子和儿子的需求。作者的这篇文章是一篇个人反思，鼓励读者思考摄影和生活的关系，如何在两者之间找到平衡。

HN 热度 282 points | 评论 295 comments | 作者：pseudolus | 23 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43890525

不要过度拍照，应在拍照和珍惜当下之间找到平衡
拍照可以帮助人们回忆过去的美好时光和重要时刻
拍摄的人和事比拍摄风景和建筑更有意义
即使是模糊或角度不佳的照片，只要能捕捉到珍贵的瞬间，也是非常有价值的
现在人们更容易在网上找到建筑和风景的照片，所以拍摄这些东西的意义不大
拍摄日常生活中的小细节，可以成为珍贵的回忆
即使是普通的家庭照片，也可以成为非常珍贵的回忆
不要因为害怕拍照不够好而不拍摄，重要的是捕捉到当下的瞬间
拍照可以成为一种记录生活和回忆过去的方式
现在的照片可以成为未来珍贵的回忆和历史记录

Show HN: My AI Native Resume #

https://ai.jakegaylor.com/

这个网页主要介绍了 Jake Gaylor 的个人信息和工作经验。Jake Gaylor 是一位具有近 15 年经验的软件工程师，专门从事云基础设施、DevOps 和平台工程，特别擅长 Kubernetes、GitOps 和不可变基础设施。他有强大的 AWS、容器化技术和构建 CI/CD 流水线经验。

Jake Gaylor 的当前职位是 Cloaked Inc 的员工软件工程师，负责创建程序以从公司各处获取想法，并与高管、产品管理和营销团队合作开发可市场化的想法。他还负责记录想法生成过程。在之前的职位中，Jake Gaylor 曾担任 Cloaked Inc 的员工平台工程师，负责将软件栈从 PaaS 提供商迁移到 AWS EKS，实施 Cloudflare 进行第三方掩蔽和控制，建立 Kubernetes 和边缘网络的部署模式，并迁移 AWS 账户结构以满足合规要求。

Jake Gaylor 还曾担任 The Onward Store Steakhouse 的老板和共同总经理，负责管理物理基础设施、人力资源、法律和供应商关系。他还开发了为顾客提供新鲜食物的流程。在 Inception Health 公司，Jake Gaylor 担任开发者体验的员工软件工程师，负责使用 CDK 包构建 AWS 基础设施以满足 HIPAA 合规要求，培训团队使用无服务器环境和 gRPC 合同。

此外，Jake Gaylor 还曾担任 CyberGRX 的高级平台工程师，负责领导云原生 CI/CD 流水线的开发，建立自定义 CoreOS 操作员以进行蓝绿部署，并指导工程师进行软件部署最佳实践。他还曾担任 CardFree 的高级云平台工程师，负责管理 PCI 合规的 C#安装在 AWS 上，建立软件构建实践和事件响应。

Jake Gaylor 的技术技能包括编程语言如 JavaScript、Python、Bash、Go 和 Ruby，数据库如 Neo4j、PostgreSQL、Timestream、MongoDB、Redis、Etcd、Zookeeper、Cassandra 和 DynamoDB，分布式系统如 Argo Workflows、Kafka、RabbitMQ 和 AWS IoT，自动化工具如 Argo CD、Packer、Terraform、Vagrant、Linux、Chef、GitLab CI、Jenkins 和 GitHub Actions，编排工具如 Kubernetes、Fleet 和 Docker，监控工具如 Prometheus、CloudWatch、Sensu、PagerDuty、Logstash、Kibana、Grafana 和 Graphite。

Jake Gaylor 的职业理念是快速交付和快速学习，通过数据驱动的迭代和持续的用户反馈来交付最小可行产品。他还强调自动化测试和部署的重要性，并寻找产品市场适应度通过数据驱动的功能开发。此外，Jake Gaylor 还描述自己为一名“连续创业者”，曾经从事过 SaaS 产品、PaaS 解决方案、物理产品和餐厅管理等工作。

HN 热度 269 points | 评论 179 comments | 作者：jhgaylor | 21 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43891245

人们可能会利用 AI 技术来自动化匹配工作或恋爱关系，但这可能会导致人们缺乏社交技能和面对面交往的能力。
AI 匹配技术可能会被滥用，导致虚假信息和骗局的泛滥。
使用 AI 匹配技术可以提高效率，但也可能会使人们过度依赖技术，失去实践社交技能的机会。
AI 匹配技术可能会被用来帮助人们找到更合适的工作或恋爱关系，但也可能会忽略人类交往中不可预测的因素。
人们可能会因为过度依赖 AI 匹配技术而失去面对面交往的能力和社交技能。

AI Meets WinDBG #

https://svnscha.de/posts/ai-meets-windbg/

这篇文章讨论了崩溃分析的未来，特别是如何将人工智能（AI）应用于 WinDBG 以改进调试过程。作者指出，尽管软件开发领域已经取得了巨大的进步，但崩溃分析仍然停留在过去，依赖于手动输入命令和解释复杂的输出。作者认为，这种情况可以通过引入 AI 来改变，实现更自然的调试过程。

作者分享了自己在工作中的一次顿悟，意识到可以将 AI 应用于崩溃分析，实现更智能的调试。他们展示了两个视频，演示了如何使用 GitHub Copilot 进行崩溃分析和自动修复 bug。视频中，作者与 Copilot 进行自然语言对话，询问崩溃原因和解决方案，Copilot 则提供了详细的分析和建议。

作者强调，这种 AI 驱动的崩溃分析可以帮助提高生产力，特别是对于那些不熟悉 WinDBG 命令和输出的开发人员。他们指出，Copilot 可以解释汇编代码，检查内存内容，遍历结构等，减轻了开发人员的负担。作者认为，这种技术可以成为游戏规则的改变者，不仅对于开发人员，也对于支持、QA 和其他相关人员。

文章还介绍了作者如何构建这个 AI 驱动的崩溃分析系统，包括使用 CDB（命令行 WinDBG）和 Model Context Protocol（MCP）服务器。作者解释了 MCP 的优势，包括其平台独立性和与任何 AI 模型的兼容性。他们还提到，已经开源了这个项目，称为 mcp-windbg，允许其他人使用和扩展这个技术。

最后，作者讨论了这个技术的潜在应用，包括自然语言崩溃分析、上下文调试和根因识别。他们展示了如何使用自然语言查询来获取崩溃原因、栈跟踪和解决方案，代替传统的命令行输入和输出解释。作者认为，这种技术可以使调试过程更加高效、智能和易于使用。

HN 热度 261 points | 评论 56 comments | 作者：thunderbong | 17 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43892096

AI 辅助调试工具可以帮助开发人员快速定位和解决一些常见的问题，但对于复杂的业务逻辑问题，仍需要人工干预和深入分析。
语言服务器可以帮助 LLM 快速获取精确的信息，而不是需要遍历整个代码库。
调试工具的接口改进可以让 AI 助手更好地辅助开发人员，例如帮助创建断点命令和打印函数参数。
真正解决调试问题的方法是实现一种全知的调试器，能够记录程序的所有行为和状态，并让 AI 在此基础上进行分析和推理。
AI 辅助调试工具可以帮助开发人员快速找到问题的方向，但不一定能找到正确的解决方案。
仅凭代码库和 LLM 不足以解决复杂的调试问题，需要结合业务规则、历史数据和其他上下文信息。

Graceful Shutdown in Go: Practical Patterns #

https://victoriametrics.com/blog/go-graceful-shutdown/index.html

本文主要讨论了 Go 语言中实现优雅关闭（Graceful Shutdown）的实践模式。优雅关闭是指在应用程序终止时，能够正常关闭所有资源和连接，而不造成数据丢失或不一致。文中提到，优雅关闭通常需要满足三个条件：关闭入口点，等待所有正在进行的请求完成，并释放关键资源。

首先，文中介绍了如何捕获终止信号。在 Unix-like 系统中，信号是软件中断，用于通知进程发生了某些事件。Go 语言的运行时会自动注册信号处理器，但对于优雅关闭，我们需要关注 SIGTERM、SIGINT 和 SIGHUP 信号。SIGTERM 是一个标准的终止信号，SIGINT 是当用户按下 Ctrl+C 时发送的信号，而 SIGHUP 原本用于终端断开连接，但现在常用于重新加载配置。

文中还提到，Go 语言的 signal 包可以用于捕获信号，并提供了一个 notify 函数来将信号发送到一个 channel 中。通过使用这个 channel，我们可以手动处理信号，并防止应用程序自动终止。同时，文中强调了使用缓冲 channel 的重要性，以避免信号丢失。

其次，文中讨论了超时意识的重要性。在 Kubernetes 中，默认的终止宽限期是 30 秒，如果应用程序在此期间未能完成关闭，Kubernetes 将发送 SIGKILL 信号强制终止应用程序。因此，应用程序应该在此期间完成所有关闭工作，包括处理剩余请求和释放资源。

最后，文中介绍了如何停止接受新请求。在使用 net/http 包时，可以通过调用 http.Server.Shutdown 方法来停止服务器接受新连接，并等待所有活动请求完成后关闭空闲连接。然而，在容器化环境中，应用程序可能仍然会在终止后短时间内接受新请求，因此需要考虑这一点进行处理。

HN 热度 222 points | 评论 54 comments | 作者：mkl95 | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43889610

在进行优雅关闭时，需要考虑到 Kubernetes 更新负载均衡器目标 IP 的时间，以及应用程序处理 SIGTERM 信号的时间。
应用程序应该在关闭前将日志同步并等待ingress 处理完成，以避免日志丢失。
使用 preStop 钩子可以在关闭应用程序前添加一个延迟，确保负载均衡器有足够的时间更新目标 IP。
Prometheus 的 pull 模型可以提供一种简单的监控解决方案，但也可能导致监控数据的丢失，如果服务实例的 metrics-reporting 线程崩溃或挂起。
push 模型可能会导致监控系统的复杂性增加，以及难以处理来自多个源的海量数据。
优雅关闭需要考虑到服务发现、负载均衡、监控等多个因素，以确保应用程序的平滑关闭和监控数据的准确性。

Matrix-vector multiplication implemented in off-the-shelf DRAM for Low-Bit LLMs #

https://arxiv.org/abs/2503.23817

这篇文章介绍了一种名为 MVDRAM 的新系统，它可以在未经修改的 DRAM 中加速低位大语言模型（LLM）推理中的广义矩阵-向量乘法（GeMV）操作。MVDRAM 通过利用 GeMV 操作中的数据共享模式和数学线性，消除了传统的处理-使用-DRAM（PUD）方法中预排列输入和位转置输出所需的成本。

MVDRAM 的实验评估使用了四个 DDR4 DRAM 模块，结果表明它可以实现与基于处理器的实现相似的或更好的推理速度，用于低位（小于 4 位）LLM 的 GeMV 操作。特别地，MVDRAM 可以实现最高 7.29 倍的加速和 30.5 倍的能效，用于低位 GeMV 操作。对于端到端的 LLM 推理，MVDRAM 可以实现 2.18 倍和 1.31 倍的吞吐量改进，以及 3.04 倍和 2.35 倍的能效，分别用于 2 位和 4 位量化的低位模型。

这篇文章的作者认为，MVDRAM 有可能重新定义人工智能硬件的格局，通过展示标准 DRAM 作为 LLM 加速器的可行性。MVDRAM 的创新之处在于它可以在未经修改的 DRAM 中实现高吞吐量的 GeMV 操作，这使得它可以应用于广泛的消费设备中，而无需进行硬件修改。

这篇文章的主要贡献包括：提出了一种新的系统 MVDRAM，可以在未经修改的 DRAM 中加速低位 LLM 推理中的 GeMV 操作；评估了 MVDRAM 的性能，并证明了它可以实现与基于处理器的实现相似的或更好的推理速度；展示了 MVDRAM 的能效优势，特别是在低位 GeMV 操作中。总的来说，这篇文章为人工智能硬件的发展提供了一个新的思路和方向。

HN 热度 205 points | 评论 48 comments | 作者：cpldcpu | 23 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=43890538

在 DRAM 中进行矩阵运算是一种创新的方法，通过违反制造商指定的时序参数来实现。
这种方法可以实现高并行度的位串行计算，具有潜在的性能优势。
使用未经修改的 DRAM 进行计算是一种值得探索的方向，可能带来新的计算范式。
这种方法与 Rowhammer 攻击有一些相似之处，需要注意潜在的安全风险。
自定义内存控制器可以实现这种计算方式，但需要考虑其与 CPU 和操作系统的兼容性。
依赖于硬件的 bug 或特性来实现某种功能可能会带来长期的维护和兼容性问题。
这种计算方式可能会被用于低延迟的高频交易和其他需要高性能计算的领域。