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。
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。
爬虫数据去重：BloomFilter算法实现指南
布隆过滤器（BloomFilter）是爬虫去重中高效的空间节省方案，适用于亿级URL去重。相比HashSet，内存占用降低80%以上，支持O(1)插入与查询，虽有少量误判但无漏判。本文详解其原理、参数调优、分布式实现及爬虫集成，助你应对大规模数据挑战。（238字）
《冬季游戏动态交互的底层逻辑优化全解析》
本文聚焦冬季游戏动态渲染优化，围绕动态积雪、实时气象、物理交互、地形形变及间接光影表现五大核心方向展开。针对初期全场景动态效果导致的帧率卡顿、服务器负载过高问题，提出“交互优先级矩阵”“地形-气象联动模型”“预计算+实时插值”等创新策略，通过核心场景高精度渲染、非核心场景逻辑简化与资源复用，实现动态元素自然呈现与性能稳定的平衡。优化后，主流设备帧率稳定在60帧以上，多人联机延迟可控，玩家沉浸感显著提升。文章结合实战案例拆解底层优化逻辑，为冬季游戏动态渲染提供兼具实用价值与独特视角的进阶方法论，彰显“取舍与协同”的渲染核心思维。