分享一款端侧AI部署工具Nexa SDK
2025年AI硬件爆发，但云端大模型面临成本高、隐私差、延迟大等问题。开源小模型崛起，推动边缘AI发展。Nexa SDK应运而生，提供跨平台统一推理框架，支持NPU/GPU/CPU深度适配，实现低代码、高性能、多模态模型Day-0支持，兼容OpenAI API，助力手机、PC、汽车、IoT等端侧AI快速落地，重塑智能体验。
大模型推理优化实战：从延迟到吞吐的工程权衡
在人工智能从“能用”迈向“好用”的关键阶段，大语言模型（LLM）的部署效率已成为产品落地的核心瓶颈。开发者常面临一个现实困境：模型在实验室跑得飞快，上线后却响应迟缓、成本飙升。本文将深入探讨大模型推理中的关键技术挑战与优化策略，帮助工程师在延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）和成本之间找到最佳平衡点。
JAX 训练加速指南：8 个让 TPU 满跑的工程实战习惯
本文总结8条JAX在TPU上高效训练的工程实践：固定Shape、使用bfloat16+FP32主权重、显式pjit切分、jit/vmap/scan融合、优化数据管道、PRNG与Step/Device绑定、Remat与梯度累积、善用Profiler。遵循这些原则可避免重编译与内存瓶颈，最大化TPU算力利用率，实现高效稳定训练。
118_LLM模型量化与压缩：从理论到2025年实践技术详解
大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了前所未有的成功，但模型规模的快速增长带来了巨大的计算和存储挑战。一个典型的大型语言模型（如GPT-4或LLaMA 3）可能包含数千亿甚至万亿参数，需要数百GB甚至TB级的存储空间，并且在推理时需要大量的计算资源。这种规模使得这些模型难以在边缘设备、移动设备甚至资源有限的云服务器上部署和使用。
65_GPU选择：A100 vs RTX系列
在2025年的今天，大语言模型（LLM）已经成为人工智能领域的核心技术之一。从GPT-4到Llama 3.1，从专业领域应用到消费级产品，LLM正在以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。然而，这些强大模型的训练和部署背后，都离不开高性能计算硬件的支持，尤其是GPU（图形处理单元）的选择，往往直接决定了项目的可行性、效率和成本。
75_TPU集成：Google Cloud加速
在大型语言模型(LLM)训练和推理的竞赛中，计算硬件的选择直接决定了研发效率和成本。Google的Tensor Processing Unit(TPU)作为专为AI计算设计的专用芯片，正逐渐成为大规模LLM开发的首选平台之一。随着2025年第七代TPU架构Ironwood的发布，Google在AI计算领域再次确立了技术领先地位。
24_BERT模型详解：从预训练到微调的全方位指南
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google AI在2018年推出的革命性预训练语言模型，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的格局。通过创新的双向训练方式，BERT能够捕捉词语在上下文环境中的完整语义信息，从而在各种下游任务中取得了突破性的表现。
42_大语言模型的计算需求：从GPU到TPU
随着2025年大语言模型技术的持续突破和规模化应用，计算资源已成为推动AI发展的关键驱动力。从最初的CPU计算，到GPU加速，再到专用AI加速器的崛起，大语言模型的计算需求正在重塑全球数据中心的基础设施架构。当前，全球AI半导体市场规模预计在2027年将达到2380亿美元（基本情境）甚至4050亿美元（乐观情境），这一增长背后，是大语言模型对计算能力、内存带宽和能效比的极致追求。
