TensorRT LLM 中的并行策略
TensorRT LLM提供多种GPU并行策略，支持大模型在显存与性能受限时的高效部署。涵盖张量、流水线、数据、专家及上下文并行，并推出宽专家并行（Wide-EP）应对大规模MoE模型的负载不均与通信挑战，结合智能负载均衡与优化通信核心，提升推理效率与可扩展性。
《服务治理》Thrift与gRPC深度对比与实践
在微服务架构中，服务间通信是系统设计的核心环节。RPC（Remote Procedure Call）框架通过抽象网络通信细节，让开发者能够像调用本地方法一样调用远程服务，极大地提升了开发效率。
《服务治理》RPC详解与实践
RPC是微服务架构的核心技术，实现高效远程调用，具备位置透明、协议统一、高性能及完善的服务治理能力。本文深入讲解Dubbo实践，涵盖架构原理、高级特性、服务治理与生产最佳实践，助力构建稳定可扩展的分布式系统。（238字）
《服务治理》负载均衡：微服务架构的"智能调度器"
负载均衡是微服务架构中实现高可用与高性能的核心技术，通过流量分发优化资源利用、降低延迟、避免单点过载。本文系统介绍了客户端与服务端负载均衡模式，涵盖轮询、权重、最少连接等算法，并深入实战Spring Cloud LoadBalancer配置与自定义策略。同时探讨了区域感知、标签路由、响应时间感知等高级特性及监控运维方案，助力构建稳定高效的分布式系统。
服务注册与发现：微服务架构的"通讯录系统"
服务注册与发现是微服务架构的核心，实现服务动态注册、自动发现与负载均衡。本文详解Nacos实战，涵盖注册中心选型、高可用部署、生命周期管理及性能优化，助力构建稳定可靠的分布式系统。
大模型分布式推理：张量并行与流水线并行技术
本文深入探讨大语言模型分布式推理的核心技术——张量并行与流水线并行。通过分析单GPU内存限制下的模型部署挑战，详细解析张量并行的矩阵分片策略、流水线并行的阶段划分机制，以及二者的混合并行架构。文章包含完整的分布式推理框架实现、通信优化策略和性能调优指南，为千亿参数大模型的分布式部署提供全面解决方案。