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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

凌晨3点的机房里,李鸣盯着屏幕上刺眼的红色报错提示,手心全是冷汗——他的团队耗时两个月训练的金融大模型,在第17天突然崩了。当李鸣的团队在80G显存的服务器上加载130B参数的模型时,还没意识到问题所在。——他们的服务器使用PCIe 4.0互联,实际传输带宽仅64GB/s,而采用NVLink3.0的机器带宽高达600GB/s。「我们以为买了最好的显卡,却栽在最基础的连接器上。某自动驾驶公司升级到N