这是一份可以边实验、边补充的基础知识库。先从客户的问题出发，再选择模型、硬件和部署方式。
推荐路径
先回答三个问题
- 交付什么？ 文本生成、向量检索、图像处理，还是离线批量任务？
- 怎样算好？ 延迟、吞吐、成本、质量，哪个是硬约束？
- 用什么验证？ 固定数据集、可复现配置和真实负载，而不只是一张跑分表。
实验入口
- 实验记录模板：复制后记录一次实验。
- CUDA 优化：减少搬运与隐藏等待。
- 方案交付：把测试结果变成可验收的建议。
- 资料索引：只收官方文档和原始论文。
- GPU 性能实验室：导入 CSV，比较延迟、吞吐、显存与成本。
怎么写笔记
在 content/ 新建 Markdown 文件，用 [[measurement]] 关联其他笔记。搜索找内容，右侧关系图和反向链接找上下文。draft: true 的文件不发布；私密笔记放 private/，不进入网站。