显存优化

深入探讨 Google 研发的 TurboQuant 框架，分析 PolarQuant 极坐标量化与 QJL 残差技术如何大幅降低大模型显存占用，实现超长文本推理。

深入分析 Google Gemma 4 模型的最新本地推理突破，涵盖 llama.cpp 的显存优化修复、Ollama 在 RTX 3090 上的量化性能基准测试，以及在 Rockchip NPU 上的超低功耗部署实践。

本指南深入探讨了 Gemma 4 模型的管理，重点关注 TRL v1.0 的微调实践、llama.cpp 的分词器修复，以及在 RTX 硬件上应对巨大 KV 缓存显存需求的高级策略。

深入探讨混合专家模型 (MoE) 架构（如 Qwen3.5-35B-A3B）为何在显存受限的消费级硬件上表现优于参数量更小的稠密模型。

通过深入理解零冗余优化器 (ZeRO) 和全分片数据并行 (FSDP)，掌握分布式大语言模型训练的核心。本教程涵盖内存管理、从零开始的实现逻辑以及 PyTorch 实战代码，助你攻克 AI 开发中的显存瓶颈。

深度分析 125 个本地 LLM 模型（包括 Qwen 3、DeepSeek R1、GLM-5），涵盖从 8GB 内存到工作站级别的全硬件段位选择建议。

深入探讨 Mosaic 库如何通过分布式注意力分片（Sharding Attention）技术，解决 15 万超长序列在 Transformer 模型中的显存瓶颈问题。