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本文探讨了一种在企业内网部署DeepSeek-V4大模型的低成本高性能方案。针对FP16全精度推理需要1.3TB显存的难题，提出基于4张RTX 4090（96GB显存）的多卡工作站解决方案，通过张量并行实现INT8精度推理，效果接近FP16。文章详细拆解了硬件配置（联想ThinkStation PX工作站）、分布式推理架构（GPU分工策略）和vLLM张量并行实现，对比了单卡A100与多卡4090的
本文详细介绍了大模型分布式推理中的五种并行策略：数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水并行（PP）、专家并行（EP）和上下文并行（CP）。重点分析了各策略的核心思想、适用场景及通信开销： DP适合小模型高并发场景，但无法解决大模型显存问题 TP通过算子切分实现层内并行，需NVLink级高速互联 PP采用层间切分，适合跨机部署，但存在计算气泡 EP专为MoE模型设计，通过专家分布解决稀疏计算 CP
文章摘要 本文深入探讨了大模型训练与推理的TCO（总拥有成本）计算模型，揭示实际成本常被低估3-5倍的行业现状。训练成本方面，以DeepSeek V3为例，分析其557万美元的"狭义训练成本"背后隐藏着50-100M+美元的完整TCO，并提供70B模型训练成本计算公式。推理成本部分，对比自部署与主流API价格，指出自部署Llama-3-70B成本仅16.3元/百万token，比Claude/GPT
分布式实时系统中的自省机制 自省机制是分布式实时系统（如DDS、ROS2）实现动态数据处理的核心技术。它通过将数据结构描述与数据本身分离，使系统能够在运行时感知和解析任意消息类型，而无需预先编译具体类型的处理代码。 核心技术实现： 编译期元数据生成 - IDL编译器自动创建包含类型名称、内存布局、字段描述等完整信息的静态元数据 消息-元数据绑定 - 通过虚函数接口建立消息对象与其类型描述的关联 通
量化是无损的，直接 INT4 部署"只能拿 **50 分**；讲清 **分场景掉点 + 自己回归集测端到端**，才到 **90 分**。
月调用量 < 50M tokens？├── 是 → 用 API / 聚合平台，不要自部署└── 否 → 业务以 Agent / 多轮对话为主？├── 是 → SGLang（70B+ 集群 / 4×H100 起）└── 否 → 单一通用业务流？├── 是 → vLLM v0.23（最稳，生态最好）└── 否（极致性能 / 大规模 SaaS）→ TensorRT-LLM一句话总结三引擎已经不是"性能差
通过 vllm 和 ray 结合，使用 4 台 A10 显卡 部署 qwen2.5 14b 全参数推理模型。实现分布式推理模型部署的方法。解决单机单卡显存不够，模型推理效率低等问题。
当不同的请求有相同的输入前缀时，可以缓存这些前缀的计算结果，避免重复计算，提高效率。
