神经拟态计算是通过模拟人脑神经系统的工作机制，以实现更加高效、灵活的计算模型。它与传统的计算机系统有很大不同，传统计算机使用二进制运算，而神经拟态计算通过模拟神经元之间的突触传递和处理信号的方式来进行计算。这样的计算方式更符合生物神经系统的工作原理，具有更高的并行处理能力和能效。神经拟态计算与类脑芯片的嵌入式开发是当前人工智能领域中的前沿技术。通过模拟大脑神经系统的工作原理，神经拟态计算能够大大提

神经拟态计算是通过模拟人脑神经系统的工作机制，以实现更加高效、灵活的计算模型。它与传统的计算机系统有很大不同，传统计算机使用二进制运算，而神经拟态计算通过模拟神经元之间的突触传递和处理信号的方式来进行计算。这样的计算方式更符合生物神经系统的工作原理，具有更高的并行处理能力和能效。神经拟态计算与类脑芯片的嵌入式开发是当前人工智能领域中的前沿技术。通过模拟大脑神经系统的工作原理，神经拟态计算能够大大提

2025年前端与后端技术演进：大模型、低代码与性能革命-111

神经拟态计算：类脑芯片的嵌入式开发指南-111

vLLM是一个高性能的推理框架，它通过量化和优化计算图来提升模型推理速度。量化是指将浮点数参数转换为低比特表示，例如8-bit或4-bit，从而减少存储和计算开销??。通过本文的介绍，我们可以看到：vLLM量化部署有效降低内存占用和推理延迟??；动态批处理调优能提升吞吐量和GPU利用率???；结合两者可以在大模型推理中获得显著性能提升，同时保持可控延迟。未来，随着硬件性能提升和优化算法的发展，我们