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LoRa通信技术原理:从零搞懂这门远距离低功耗通信的核心逻辑
〖壹〗、 LoRa通信技术原理：从零搞懂这门远距离低功耗通信的核心逻辑 LoRa（Long Range）通信是一种远距离、低功耗、低成本的无线通信技术，特别适用于物联网领域中的“远、慢、省”需求，如环境监测、农业传感器、智能抄表等。下面将从技术底层出发，系统解析LoRa通信的原理、调制方式、网络结构和实际应用。
〖贰〗、 抗干扰技术：采用前向纠错（FEC）通过冗余数据提升可靠性；跳频扩频（FHSS）动态切换信道避免干扰。这些技术有助于提升LoRaWAN网络的稳定性和可靠性。综上所述，LoRaWAN凭借其长距离、低功耗、高安全性的特性，已然成为物联网广域覆盖的首选方案。
〖叁〗、 Bluetooth：蓝牙技术，一种无线数据和语音通信的全球规范，适用于包括移动电话、PDA、无线耳机等众多设备之间的无线信息交换，但传输范围受限，抗干扰能力不强。GPRS/3G/4G/5G：移动通信技术，适用于需要广域覆盖和高速数据传输的场景。
显卡不够用,LoRA技术帮你省下80%显存玩转大模型
〖壹〗、 LoRA技术可帮助节省80%显存以玩转大模型。LoRA技术是一种针对大模型微调的高效方法，它能够在不大幅增加显存占用的情况下，实现对大模型的灵活调整。传统微调大模型的方式往往需要对整个模型的参数进行训练，这不仅耗时耗力，而且显存占用极高。而LoRA技术则通过一种巧妙的方式，实现了显存的高效利用。
〖贰〗、 大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型进行高效微调的方法，其核心思想是通过低秩分解技术对模型进行微调，以减少训练参数、降低GPU显存使用量，同时不会增加推理耗时。
〖叁〗、 综上所述，LoRA微调在大型模型的训练中具有显著的显存节约优势。通过减少优化器的参数量，LoRA方法能够显著降低模型状态显存的占用，从而减轻显存压力，提高训练效率。这对于资源有限或需要处理大规模数据集的场景尤为重要。
〖肆〗、 LoRA在保持性能的同时，能够显著降低显存消耗和训练时间。显存资源紧张：如果显存资源紧张，且对模型性能要求不是特别高，可以选取 QLoRA进行微调。QLoRA通过量化技术进一步减少了显存消耗，虽然会带来一定的性能损失，但通常是可以接受的。
〖伍〗、 B AI模型所需显卡由使用场景（推理/微调）和量化精度决定，2025年主流配置是多卡高端GPU或单卡72GB显存专业卡核心需求逻辑1）72B模型参数规模大，单卡显存一般不够，要结合量化技术（4-bit/8-bit）或多卡并行来部署。2）推理场景优先选多卡高端GPU或高显存单卡。
LORA和LORAWAN的区别
〖壹〗、 LoRa是一种长距离低功耗的调制技术，而LoRaWAN是建立在LoRa技术基础上的通信协议。以下是关于LoRa、LoRaWAN以及LoRa网关工作原理的详细解释：LoRa与LoRaWAN的区别 LoRa：LoRa（Long Range）是一种调制技术，它主要用于实现长距离、低功耗的无线通信。
〖贰〗、 LoRa与LoRaWAN的区别：性质不同：LoRa是一种调制方式，用于实现无线通信的调制和解调；而LoRaWAN是一个通讯协议，它规定了基于LoRa调制方式的无线通信的具体标准和程序。应用层次不同：LoRa技术主要应用于物理层和数据链路层的调制和解调；而LoRaWAN则涵盖了从物理层到网络层、应用层的完整通信协议栈。
〖叁〗、 LoRa和LoRaWAN的核心区别在于：LoRa是物理层传输技术，而LoRaWAN是基于LoRa的MAC层协议标准，二者在技术层级、应用场景和功能复杂度上存在显著差异。
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