大型语言模型 (LLM) 推理是一项全栈挑战。实现高吞吐量、低延迟推理需要强大的 GPU、高带宽 GPU 之间的互连、 4 MIN READ

六年前，我们踏上了开发 AI 推理服务解决方案的旅程，该解决方案专为高吞吐量和时间敏感型生产用例而设计。当时，ML 开发者正在部署定制的、 2 MIN READ

大型语言模型（LLM）越来越大，增加了处理推理请求所需的计算量。为了满足服务当今LLM的实时延迟要求，并为尽可能多的用户提供服务， 3 MIN READ

到 2025 年，数据处理需求的指数级增长预计将达到 175 ZB。这与 CPU 性能提升的缓慢步伐形成了鲜明的对比。十多年来， 5 MIN READ

当今的大型语言模型（LLM）基于 2017 年推出的 Transformer 模型架构。自那时以来， 2 MIN READ

生成式 AI 模型具有多种用途，例如帮助编写计算机代码、创作故事、作曲、生成图像、制作视频等。而且，随着这些模型的大小不断增加， 3 MIN READ