因为老是有hr偷看我简历，然后老是搞推理框架和算子优化的，我决定从头学一遍并且总结出来。不搞芯片的不用学，这个吃学历和顶会的。也就是为什么我从一开始没搞这个，但是又收到了中科院和香港实验室之类的邀请。现在学好像有点晚了。。。。算啦，搞一下吧。然后其实你们看到的稿子都是我写剩下的，一般都是写好几篇到点就发的。本文需要先看了上期讲芯片的看了才容易点。那么正式开始吧，本文的话还是按照vllm举例，因为时间有限，我和你们的时间都有限，所以我只讲最简单，最通用的东西，第一点：基本上所有的推理优化都是优化Tensor Cores,第二点：其他的SM架构，cuda cores无法被优化，这个是硬件，vllm...

看到这个图，我真的笑出声所以你会选？

在 main 函数里写一行代码 Object a = new Object，在编译和运行的过程中，a 这个对象会发生什么事情？对象自己会做哪些事情？Spring 这一套框架的价值是什么？为什么要引入 Spring？如果要让你手动实现一个数据库连接池（类似 MyBatis 底层的池化思想），你会怎么去考量和设计？在使用数据库索引时，你觉得有哪些需要关注的点？为什么重复度/区分度不大的字段，不建议设置索引？一张表有 100 万行记录，字段 A 有 1 万个不同值，字段 B 有 10 万个不同值。如果常用查询是 where A = ? and B = ?，你会怎么建索引？（A,B）还是（B,A）？接...