JAX核心设计解析：函数式编程让代码更可控
JAX采用函数式编程，参数与模型分离，随机数需显式传递key，确保无隐藏状态。这使函数行为可预测，便于自动微分、编译优化与分布式训练，虽初学略显繁琐，但在科研、高精度仿真等场景下更具可控性与可复现优势。
openEuler操作系统环境：研发人脸识别软件与系统性能评估
openEuler 24.03 LTS是首个AI原生操作系统，集成PyTorch、TensorFlow等框架，支持主流AI模型高效部署。依托容器化技术与内核级优化，实现人脸识别等场景高性能运行，结合边缘计算与软硬协同设计，显著提升AI应用开发与部署效率，助力构建开放、高效的AI生态。
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。
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。
