PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南
深度学习模型规模激增，如Llama 3.1达4050亿参数，单卡训练需数百年。并行计算通过多GPU协同解决此问题。本文详解PyTorch的分布式数据并行（DDP），涵盖原理、通信机制与代码实战，助你高效实现多卡训练。
乘AIGC浪潮：把握万亿级机遇
AIGC正加速从技术走向产业落地，万亿市场规模催生全链条人才需求。北京、上海政策加码，算力基建完善，2025-2027年成关键窗口期。七大核心岗位——AIGC工程师、大模型训练师、AI工程师等全面爆发，覆盖技术到应用各层级，高薪抢人成常态。工信部认证加持，职业前景广阔，人人皆可入局，抢占AI时代新风口。
《AI大模型技术全景解读》从机器学习到现代大模型
人工智能历经从机器学习到深度学习的演进，以Transformer架构为里程碑，推动大模型时代到来。技术发展涵盖CNN、RNN、BERT、GPT等核心模型，逐步实现语言理解、生成与多模态能力突破，正朝高效推理、安全对齐与普惠应用迈进。（238字）
TensorRT-LLM 推理服务实战指南
`trtllm-serve` 是 TensorRT-LLM 官方推理服务工具，支持一键部署兼容 OpenAI API 的生产级服务，提供模型查询、文本与对话补全等接口，并兼容多模态及分布式部署，助力高效推理。