研究

这里收录与研究相关的笔记，主题包括 AI 系统、TPU、LLM 推理、分布式系统、联邦学习，以及科研方法本身。多数内容来自实际跑过的实验、读过的论文和踩过的坑，而不是二手转述。

# 精选

• LLM Inference on TPU v6e-4 在单台 TPU v6e-4 上对小稠密、大 MoE 和大稠密模型做推理基准测试
• 拆穿 TPU 比 GPU 便宜 4 倍的说法 从 TCO 角度核对 TPU 与 GPU 的真实成本差距
• 垂直联邦学习 Vertical Federated Learning 的原理与隐私保护机制
• TVM AutoTVM 多 GPU 加速 Tuning 用多卡并行加速算子调优

# 分布式系统

• 事件的排序 逻辑时钟与向量时钟
• 一致性 分布式系统中的一致性模型
• 主备复制 Primary Backup Replication

# 科研实践

• 科研路上的思考与实践 关于做研究的方法与心态