大模型推理

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。

Meta 与 AMD 达成的巨额多年期协议标志着 AI 硬件格局的战略转变，旨在摆脱对 Nvidia 的单一依赖，并为下一代“个人超智能”扩展数据中心能力。

本文深入探讨 vLLM 的核心架构，重点解析 User API 的实现机制，以及 PagedAttention 如何解决 GPU 显存瓶颈，助力 DeepSeek-V3 等大模型的高效推理。

深入探讨 vLLM 如何通过 PagedAttention 技术解决 GPU 显存碎片化问题，并显著提升大语言模型（LLM）的推理吞吐量。

由 vLLM 项目核心成员创立的初创公司 Inferact 完成 1.5 亿美元种子轮融资，估值达 8 亿美元。该公司旨在将业界领先的开源推理引擎 vLLM 转化为企业级高性能解决方案。

来自加州大学伯克利分校的高性能推理引擎项目 SGLang 正式拆分为商业公司 RadixArk，由 Accel 领投，估值高达 4 亿美元。

OpenAI 与 Cerebras Systems 达成了一项价值约 100 亿美元的大规模合作伙伴关系，旨在利用其晶圆级引擎（Wafer-Scale Engine）技术，大幅降低 o1 和 o3 等复杂推理模型的延迟。

本指南深入探讨 vLLM 的核心架构、PagedAttention 算法、生产环境部署策略以及如何通过参数调优实现 20 倍以上的推理吞吐量提升。