模型优化

深入探讨如何从底层构建高性能 LLM 推理运行时，涵盖 CUDA 图、权重打包以及 H100 硬件优化策略，并解析开发过程中的核心挑战。

深入探讨 PyTorch 注意力机制的性能分析，以及在自托管 LLM 环境中实现生产级智能体（Agent）技能的实践指南。

深入解析 OpenAI GPT-5.6 的三大模型分级（Sol、Terra、Luna），对比性能基准、价格体系及迁移策略，助力开发者实现 AI 成本与性能的最优平衡。

深入分析 Google Gemma 2 的技术架构，探讨混合注意力机制、知识蒸馏和 GQA 如何使 27B 模型在性能上超越体量更大的竞争对手。

Google 推出了支持量化感知训练 (QAT) 的 Gemma 4 模型系列，通过在训练中模拟低位宽舍入，实现了 1 GB 显存占用下的高性能边缘端 AI 部署。

本文深入探讨了 PyTorch 的性能分析技术，涵盖了从基础的 nn.Linear 层到高性能融合 MLP（多层感知机）内核的优化路径，旨在提升大语言模型的推理效率。

深入探讨如何在边缘计算环境中优化 LLM 的成本与延迟，介绍从暴力上下文注入到基于向量嵌入和提示词蒸馏的 RAG 架构演进过程。