Multi-LoRA 多租户推理：共享基座模型驱动的微调服务架构革命
深入剖析Multi-LoRA推理引擎的系统架构、内存管理、内核融合与调度算法，基于vLLM/SGLang/TensorRT-LLM给出生产级实现方案和性能基准测试数据。
模型微调
AI大模型分布式训练：张量并行与流水线并行深度实践
深入拆解大模型训练的两大核心并行策略——张量并行与流水线并行。从矩阵分块原理、1F1B 调度算法到 Megatron-LM 工程实现，配合 PyTorch 代码实战，详解 TP × PP × DP 三维并行体系如何在 3072 张 GPU 上跑出近线性加速比。
Elastic Quarantines: Engineering Rowhammer Mitigation for AI Training Clusters with ECC and TRR
从DRAM物理特性出发，深入分析Rowhammer攻击对AI训练集群的威胁，以及工程层面如何通过ECC、TRR、pTRR、DDR5新特性和操作系统级缓解措施构建纵深防御。
学习率调度深度实战：从 Warmup、Cosine 退火到 WSD 与线性缩放律的大批量预训练工程
系统拆解学习率调度的第一性原理：为什么 LR 主宰优化轨迹与泛化（flat/sharp minima），从恒定与阶梯衰减的朴素基线，到线性/常数/余弦三种 Warmup 的动力学成因，再到 Cosine 退火、SGDR 与现代化大模型预训练范式 Warmup-Stable-Decay（WSD），并深入线性缩放律与 Accumulated Warmup 修正、与梯度累积/混合精度/梯度裁剪的交互陷阱，给出可复用的 PyTorch 组合调度器与生产陷阱清单，与本站 RMSNorm、相对位置编码、交叉注意力共同构成 Transformer 内部机制与训练工程深度解系列。
