AI教程
在 NVIDIA Blackwell 与 Apple Silicon 上通过 10GbE 实现分布式 LLM 推理
本文深入探讨了如何利用 llama.cpp 和 10GbE 网络打破硬件壁垒，将 NVIDIA Blackwell 架构与 Apple M2 Ultra 结合，实现 200B+ 超大规模参数模型的分布式推理。
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性能优化
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- 行业资讯
微软精简 Windows 系统 移除 Copilot AI 冗余功能
微软正在调整其“AI 无处不在”的战略，开始从 Windows 照片、小组件和记事本中移除 Copilot 入口，以提升用户体验和系统性能，减少“AI 冗余”。阅读全文 → - AI教程
优化 PyTorch 解码器模型中的 Token 生成
深入探讨如何通过 CUDA 流交织技术消除 LLM 推理中的主机-设备同步瓶颈，提升 PyTorch 解码器模型的生成效率。阅读全文 → - AI教程
高性能 LLM 网关架构演进：如何实现 50 倍性能提升与企业级稳定性
深入探讨为什么传统的 LLM 网关在生产负载下会失效，以及基于 Go 语言的架构（如 Bifrost）如何为企业级 AI 应用实现 50 倍的延迟优化。阅读全文 → - AI教程
Bifrost：面向生产级 AI 系统的高性能 LLM 网关（比 LiteLLM 快 40 倍）
深入了解为什么基于 Go 语言的 LLM 网关 Bifrost 在高并发生产环境中性能优于 LiteLLM 等 Python 替代方案达 40 倍。阅读全文 →