大模型推理

OpenAI 正式进军硬件领域，推出了与博通（Broadcom）合作研发的定制 ASIC 芯片 Jalapeño。该芯片专为 AI 推理优化，旨在提升 ChatGPT 和 Codex 等模型的运行效率并降低成本。

OpenAI 与博通 (Broadcom) 合作开发代号为 'Jalapeño' 的定制 AI 芯片，旨在通过专用硬件架构大幅提升 LLM 推理效率并降低运营成本。

深入探讨生产级 vLLM 部署的关键配置决策、故障诊断及底层架构原理，助您构建稳定、高并发的 LLM 推理服务。

深入对比 NVIDIA 的优化推理微服务与 OpenAI 的专有 API，重点分析 2026年的成本、延迟和企业级可扩展性。

AI 芯片初创公司 Cerebras Systems 正式提交 IPO 申请。凭借其独特的晶圆级引擎（WSE-3）技术以及与 AWS 和 OpenAI 的巨额订单，Cerebras 正在成为英伟达在高性能 AI 计算领域最强有力的竞争对手。

本文深入探讨了大模型推理中预填充（Prefill）与解码（Decode）阶段的本质区别，解释了为什么将两者在同一 GPU 上运行会导致效率低下，并介绍了分离式推理架构如何实现 2-4倍的成本降低。

面向开发者和 CTO 的全面指南，探讨如何通过模型量化、Kubernetes 编排以及使用 n1n.ai 智能 API 管理来降低大语言模型（LLM）的运营成本。

深入探讨如何通过闪存卸载（Flash Offloading）和分组量化技术，在 iPhone 等移动设备上本地运行 DeepSeek-V3 或 Llama 3 等超大规模参数模型。

Meta 与 AMD 达成的巨额多年期协议标志着 AI 硬件格局的战略转变，旨在摆脱对 Nvidia 的单一依赖，并为下一代“个人超智能”扩展数据中心能力。

本文深入探讨 vLLM 的核心架构，重点解析 User API 的实现机制，以及 PagedAttention 如何解决 GPU 显存瓶颈，助力 DeepSeek-V3 等大模型的高效推理。

深入探讨 vLLM 如何通过 PagedAttention 技术解决 GPU 显存碎片化问题，并显著提升大语言模型（LLM）的推理吞吐量。

由 vLLM 项目核心成员创立的初创公司 Inferact 完成 1.5 亿美元种子轮融资，估值达 8 亿美元。该公司旨在将业界领先的开源推理引擎 vLLM 转化为企业级高性能解决方案。