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Continuous Batching 动态批处理深度解析：如何突破 LLM 推理服务的吞吐量瓶颈
引言：LLM 推理服务的吞吐量困局 当我们将一个大语言模型部署到生产环境时，最核心的挑战往往不是模型本身的精度，而是如何高效地利用 GPU 算力服务海量并发请求。一个 7B 参数的模型在单张 A100 上串行推理，每个请求可能需要数百毫秒到...
人工智能和大数据
第6页大模型上下文工程（Context Engineering）：超越Prompt Engineering的系统级上下文管理方法论与实战
2025年，AI工程界出现了一个新的术语——Context Engineering（上下文工程）。OpenAI的应用研究工程师Taran Kon在一场演讲中明确提出：“Context engineering is the del...
Spark Catalyst 优化器深度解析：从逻辑计划到物理计划的查询优化全流程
引言：为什么理解 Catalyst 对 Spark 开发者至关重要 在日常的 Spark SQL 开发中，我们写下一条 SQL 语句或一段 DataFrame API 调用，Spark 便能在海量数据上高效执行。这种”写起来简单...
Python科学计算中的概率统计与随机模拟实战：NumPy随机数、SciPy统计分布与蒙特卡洛方法完全指南
在科学计算与数据分析领域，概率统计与随机模拟是不可或缺的核心工具。无论是金融风控中的风险评估、物理仿真中的粒子行为建模，还是机器学习中的贝叶斯推断，都离不开对随机现象的精确建模与高效模拟。Python 生态中，NumPy 提供了高性能的随机...
TensorFlow 2.x tf.GradientTape 高级用法深度实战：自定义梯度、梯度累积与多任务梯度控制
在 TensorFlow 2.x 的即时执行模式下， 1tf.GradientTape 是实现自动微分的核心工具。大多数教程只涉及最基础的”前向传播 → 计算损失 → 反向传播”流程，但在真实生产场景中，我们经常需要...
Vespa 向量搜索引擎深度实战：从实时计算架构到混合检索生产部署指南
为什么选择 Vespa 而非传统向量数据库 在向量搜索领域，大多数人首先想到的是 Pinecone、Milvus 或 Qdrant 这样的专用向量数据库。然而，Yahoo（现 Verizon Media）开源的 Vespa 搜索引擎在实时搜...
FP8 量化训练实战：E4M3/E5M2、Transformer Engine 与 Megatron-LM
FP8 训练完整指南：理解 E4M3/E5M2、缩放策略、Transformer Engine 与 Megatron-LM 配置，并排查溢出、精度下降和性能不升问题。
大模型推理加速核心：从 MHA 到 GQA 再到 MQA，KV Cache 优化机制全解析
为什么 KV Cache 成了大模型推理的命门？ 在 Transformer 架构的大语言模型中，自回归生成（autoregressive generation）是推理阶段的核心模式——每生成一个新 token，模型都需要关注之前所有已生成...
大模型长上下文窗口工程化实战：从RoPE扩展到百万Token推理的生产级部署
引言：长上下文为什么是大模型落地的关键瓶颈 2024年以来，主流大模型的上下文窗口从4K、8K快速扩展到128K、256K甚至百万级Token。GPT-4 Turbo支持128K，Claude 3支持200K，Gemini 1.5 Pro更...
Spark RDD vs DataFrame vs Dataset 深度对比与性能实战：从底层原理到选型决策
引言：Spark 三大数据抽象的前世今生 Apache Spark 自诞生以来，其核心数据抽象经历了从 RDD 到 DataFrame 再到 Dataset 的演进。每次演进都不是简单的 API 更新，而是编程模型、执行引擎和优化体系的根本...