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。
Qwen3 Next 在 TensorRT LLM 上的部署指南
本指南介绍如何在TensorRT LLM框架上部署Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking模型，基于默认配置实现快速部署。涵盖环境准备、Docker容器启动、服务器配置与性能测试，支持BF16精度及MoE模型优化，适用于NVIDIA Hopper/Blackwell架构GPU。
《Unity渲染工具协同进阶：跳出单一工具的局限》
本文聚焦Unity渲染开发的工具链协同核心，打破“单工具依赖”误区，阐述内置工具、第三方插件与调试套件的全流程协同逻辑。从Lightmapping分区烘焙与光照探针的适配，到Shader Graph与URP管线的参数联动，再到Enlighten、Amplify Shader Editor等插件与原生工具的互补，结合Profiler、Frame Debugger、RenderDoc的闭环调试，构建“效果-效率-性能”三重优化体系。同时分享工具链自动化实践，通过Editor Script实现烘焙、纹理处理、多设备测试的流程简化，避免重复劳动。
《风格锚点+动态适配：Unity跨设备渲染的核心逻辑》
本文聚焦Unity跨设备渲染适配的核心痛点，提出“同源异构”的进阶方案，打破“一刀切”或“极端妥协”的传统误区。文章核心在于建立“风格锚点”与“精准分级”双体系：先提炼游戏核心视觉元素并量化为参数标准，确保不同设备的风格一致性；再结合硬件特性与游戏需求，将设备划分为高性能、均衡、基础三级，制定差异化渲染策略。通过“一套资源、多套配置”的动态适配技术，配合跨设备校验闭环，实现高端机极致细节、中端机流畅稳定、低端机风格保真的目标。
解锁强大算力：GPU云服务器入门与实践指南
在数据驱动的时代，我们常常会遇到对计算能力要求极高的任务，例如复杂的科学计算、精美的图形渲染或前沿的人工智能模型训练。这时，传统的计算资源往往会显得力不从心。而GPU计算的引入，正是为了打破这一瓶颈。