Claude 4 的发布，成为了 AI 编程发展历程中的一座重要里程碑。它不再仅仅是辅助开发者的工具，而是以协作伙伴的新姿态登上舞台。我们正身处于这场变革之中，亲眼见证着软件开发范式的根本性转变。就像 Anthropic 的首席执行官 Dario Amodei 所说的那样，在未来，优秀的开发者并非是那些在写代码方面超越 AI 的人，而是那些最懂得如何与 AI 默契协作的人。

随着Llama 3、DeepSeek R1等千亿参数模型的爆发式增长，如何将这些"巨无霸"高效部署到生产环境，成为AI落地的核心瓶颈。Ollama、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等推理框架的出现，正在重塑大模型的工程化范式。本文从技术架构、性能表现、适用场景三个维度，对主流框架进行深度拆解，并结合真实企业案例揭示选型逻辑。大模型推理框架的选择需综合考量技术适配性、业务场景需求、成

从Token的经济账到RAG的精准性，从量化的效率革命到智能体的自动化突破，这些术语背后折射出AI技术的演进逻辑。对于从业者而言，理解这些概念不仅是技术对话的入场券，更是设计产品、评估方案、洞察趋势的关键。：Token是AI处理文本的最小单位，相当于自然语言中的“字词片段”。：大模型“蒸馏”技术是把大语言模型中的能力和知识迁移到更小的模型的技术，目的是在于构造出来资源高效和性能优异的小模型，未经过

2025年，AI行业迎来爆发式增长，从大模型训练到AIGC应用，算力需求持续攀升。然而，不同规模的企业在硬件选择上往往面临巨大差异——创业团队追求性价比，中型企业需要稳定扩展，大厂则关注超大规模算力调度。：贵阳某AI绘画4人工作室使用单卡RTX 6000 Ada，3小时完成SDXL-LoRA训练，成本仅为云服务的1/5。无论是创业团队的精打细算，还是大厂的超大规模部署，合理的硬件配置都能让每一分算

FP32性能达到了82.58TFLOPS，使它能够适用于图形设计、复杂的视频编辑工作以及深度学习领域，是大多数个人以及小型实验室预算所能配置的最高级显卡了，缺点就是比较贵，单卡售价就要1.8w了，因此预算不够的也可以考虑40系列的其他卡如4060ti 16G版本的现在也才3500一张卡，跑深度学习最重要的就是显存，显存决定了你能不能跑这个模型，只要能跑，哪怕速度慢一点是可以的，而且睡觉的时候我们也

根据网上的爆料，英伟达 RTX 5090 的 CUDA 核心数量将比 4090 增加 50%，达到 24567 个，这意味着其并行计算能力将大幅增强，能够同时处理更多的数据和任务，从而在复杂的计算场景中表现更出色。目前，英伟达 4090 的市场价格大概在1.8w-2w之间，而英伟达 5090 的价格尚未正式公布，不过目测在2w左右，也就是说比4090会稍高一点，如果预算有限，且现有的 4090 能

我目前用过的算力平台又不少了，有阿里云，腾讯云和autoDL等，但是前两者算力的价格太贵了，而且显卡的型号有很少，像A100等高端显卡，因为受限原因，这些平台是不可能有的，autoDL倒是可以，价格还算便宜，显卡的种类也许多，以前我就经常在这个平台租赁算力，但是我最近发现了一个更宝藏的平台：Dbcloud深脑云，他的价格更便宜有一对一客户服务而且还送算力体验券。，学生和教职工的话还可以享有折扣，这

这些核心能够同时处理众多的线程，实现大规模的并行计算。在深度学习中，许多计算任务，如矩阵乘法、卷积运算等，都可以分解为多个独立的子任务，这些子任务可以在 GPU 的多个核心上同时进行处理。CPU 的设计初衷主要是为了处理复杂的逻辑控制和通用计算任务，其核心数量相对较少，虽然每个核心的性能强大，但擅长的是串行计算，即在同一时间只能处理一个或少数几个任务。例如，在处理一幅高清图像时，GPU 可以将图像

根据网上的爆料，英伟达 RTX 5090 的 CUDA 核心数量将比 4090 增加 50%，达到 24567 个，这意味着其并行计算能力将大幅增强，能够同时处理更多的数据和任务，从而在复杂的计算场景中表现更出色。目前，英伟达 4090 的市场价格大概在1.8w-2w之间，而英伟达 5090 的价格尚未正式公布，不过目测在2w左右，也就是说比4090会稍高一点，如果预算有限，且现有的 4090 能

该图是我们自主研发的服务器，就采用了液冷技术，搭载了英伟达4090 24G 显卡和一颗英特尔至强 8352VCPU，以及定制的全塔式液冷机箱，能耗上，传统风冷散热的数据中心冷却系统电力能耗占比达 40%，采用这款液冷服务器的数据中心冷却系统能耗大幅降低，价格也不贵，实现了绿色节能。然而，喷淋式液冷也面临着一些挑战。风冷散热能耗也高，风扇高速运转耗电，传统风冷散热数据中心中，冷却系统电力能耗占比达