PyTorch-分布式训练性能分析
技术摘要PyTorch 在分布式训练中通过数据并行与模型并行提升吞吐与可扩展性；结合 GPU 的 FP32/混合精度与高效通信路径（PCIe 4.0/NVLink），在多节点场景中保持较好的收敛与性能/能效比平衡。技术参数并行策略：DataParallel/DistributedDataParall
并行
大模型推理性能优化实践：KV Cache、量化与并行
"面向生产的推理优化方案，总结 KV Cache 管理、模型量化与并行化策略的组合实践，并给出可验证的参数依据与取舍建议。"
大模型推理优化-KV Cache与量化并行
"总结大模型推理的核心优化技术，从KV Cache到量化与并行策略，提升吞吐与降低延迟。"
Next.js 并行路由与拦截路由最佳实践
引言并行路由（Parallel Routes）支持在同一布局下渲染多个路由片段；拦截路由（Intercepting Routes）允许在当前页面“拦截”导航内容，用模态或抽屉等方式替代完整跳转。核心能力（已验证）并行路由：使用路由片段（如 `@feed`, `@modal`）在同一布局内并行渲染多个
Playwright与Cypress：端到端测试对比
对比两大 E2E 测试框架在跨浏览器、并行与网络能力上的差异，指导工程选型与落地。
OpenSearch 2.15 版本解读：混合检索并行化与向量成本优化
总结 2.15 在向量/混合检索与运维成本上的改进，包含混合检索并行、k-NN Lucene 引擎下禁用 doc values、重建工作流与径向搜索能力。
WebGPU计算着色器：GPGPU基础与并行模型
使用 WebGPU 计算着色器进行通用并行计算，理解工作组与内存模型，构建高性能数据处理。
Web Workers与IndexedDB大规模索引并行构建实践
"结合Web Workers与IndexedDB在浏览器端并行构建大规模索引，降低主线程阻塞，并以真实数据集验证构建时长与查询延迟改善。"
Web Workers 与并行化：将CPU密集任务迁移的实践
"介绍 Web Workers 的并行化模型与主线程解耦，说明消息传递与结构化克隆、Transferable 与 OffscreenCanvas 的实践，提供工程建议与参考。"
