大模型推理

一项出人意料的基准测试显示，英特尔 Arc Pro B70 工作站显卡在 DeepSeek R1 吞吐量上击败了 NVIDIA 的旗舰产品 5090D，这预示着大模型硬件经济效益的重大转变。

深入探讨 vLLM 的原生 Transformers 推理后端如何通过 PagedAttention 和连续批处理技术，为开发者提供高性能的 LLM 推理解决方案。

人工智能芯片先驱 SambaNova Systems 在最新一轮融资中筹集了 10 亿美元，估值达到 110 亿美元。这一进展标志着市场对非 GPU 架构（如可重构数据流架构）在 LLM 推理领域的高度认可。

本文深入探讨了大语言模型推理中的核心优化技术 KV Cache，详细解析了 MQA、GQA 和 MLA 等注意力机制如何通过减少显存占用和计算冗余，显著提升模型推理速度与吞吐量。

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。