JVM 內部機制：AI 工作負載的 GC 調校與記憶體優化
隨著 AI 應用的普及，Java 系統面臨前所未有的記憶體挑戰：10GB+ 的模型載入、數十萬個向量物件、連續的大型陣列操作。與此同時，2023-2025年見證了 Java GC 的「分代革命」：Generational ZGC 完成歷史性轉型、Shenandoah 即將加入分代陣營、Compact Object Headers 開啟記憶體新紀元。
本議程將深入解析這場 GC 革命對 AI 工作負載的影響，從 Netflix 的數千微服務 ZGC 部署到 Apache Cassandra 的 4 倍效能突破，從實驗室的技術創新到生產環境的實際應用。透過最新的基準測試和企業案例，為 Java AI 應用提供 2025 年最前沿的調優策略。