#张量并行
共 93 篇相关文章
·16 分钟
Mesh LLM：用多台旧电脑拼出虚拟超级显卡跑大模型
Mesh LLM 是一款开源分布式推理框架，通过模型分层拆分，将多台普通设备聚合成「虚拟超级显卡」，让小显存机器也能运行数百GB的超大语言模型。本文详解其工作原理、跨平台安装体验，以及网络带宽这一不可回避的物理瓶颈。
阅读全文 →
·15 分钟
生产级LLM部署指南：模型选型、GPU配置与推理引擎全解析
深度解析大语言模型生产部署的完整决策框架：从开源与闭源模型选型、GPU显存配置，到vLLM等主流推理引擎对比，帮助工程团队构建高效、可扩展的LLM推理服务。
阅读全文 →
·12 分钟
分布式AI系统：训练、推理与生产部署工程实践指南
深入解析分布式AI系统的完整工程链路，涵盖数据并行、模型并行、张量并行等训练策略，以及生产级推理优化（KV缓存、模型量化、弹性伸缩）与云端部署实践，助力AI工程师从调参迈向系统架构设计。
阅读全文 →
·7 分钟
分布式AI系统实战指南：训练、推理与生产部署全解析
深度解读新书《Distributed AI Systems》：凝聚十年AI工程实战经验，系统讲解分布式训练、推理优化与生产级模型服务构建，填补算法研究与工程落地之间的鸿沟，适合希望打通AI全栈能力的工程师阅读。
阅读全文 →
·9 分钟
月付200美元用不上旗舰模型？Claude订阅困局与Token计费方案探讨
一位每月支付200美元的Anthropic高级订阅用户发现无法访问最新旗舰模型，引发社区热议。本文深度分析AI订阅制的核心矛盾，并探讨差异化Token消耗倍率如何破解固定订阅费与浮动算力成本之间的错配难题。
阅读全文 →
Mesh LLM：用iroh构建P2P分布式AI推理网络的实践探索
·8 分钟
Mesh LLM：用iroh构建P2P分布式AI推理网络的实践探索
Mesh LLM 借助 Rust P2P 框架 iroh，将分散节点的算力整合，探索去中心化大语言模型推理的可行路径。本文解析其核心架构、技术挑战与实际应用前景，适合关注分布式AI计算与去中心化基础设施的开发者参考。
阅读全文 →
·7 分钟
SlickToken：GPU集群与智能体工作流规划工具深度解析
SlickToken是一款面向AI团队的GPU集群与智能体工作流规划工具，支持离线仿真、负载测试与容量规划，无需联网即可保护企业数据安全。本文解析其核心功能、设计理念与适用场景。
阅读全文 →
·7 分钟
DeepSeek-V4 Flash RL训练成功迁移AMD MI355X GPU全解析
Miles团队联合AMD官方宣布，DeepSeek-V4 Flash强化学习训练完整迁移至AMD Instinct MI355X GPU，基于ROCm平台实现端到端稳定运行，AIME数学推理基准pass@1从0.39提升至0.49，标志着大模型训练算力生态多元化的重要突破。
阅读全文 →
·15 分钟
Grok 4.5 实测：更快更便宜的编码黑马，能否取代 Opus 与 GPT？
Grok 4.5 实测深度评测：定价仅为 Opus 4.8 的零头，token 效率高出同类两倍，编码能力跻身第一梯队。本文从真实项目出发，详解其核心优势、实测亮点与已知短板。
阅读全文 →
·9 分钟
统一内存架构揭秘：迷你PC如何运行70B大模型
为什么配备统一内存的迷你PC能跑70B大模型，RTX 4090却束手无策？本文深度解析显存墙与统一内存架构的核心差异，帮助开发者和AI爱好者做出更明智的本地部署硬件选择。
阅读全文 →
·13 分钟
6大开源大模型私有化部署实测对比：选型避坑指南
基于真实私有化部署实测，对比DeepSeek、千问3、智谱GLM、Kimi K2、MiniMax M3、腾讯混元3六款开源大模型的硬件成本、推理效率与落地难度，帮助企业找到最匹配的内网部署方案。
阅读全文 →
·12 分钟
TensorRT多设备推理：突破单GPU显存瓶颈的工程实践
NVIDIA TensorRT正式支持多设备推理，通过流水线并行与张量并行将大模型分布到多张GPU，突破单卡显存墙。本文深入解析其核心机制、媒体生成流水线应用场景及工程落地要点。
阅读全文 →
科技前沿
大佬观点·第1期：AI工具公司卷大模型，基准造假危机
·1 分钟
大佬观点·第1期：AI工具公司卷大模型，基准造假危机
每周五盘点本周行业大佬的发言和官方公告
阅读全文 →
·17 分钟
OpenAI大模型开发入门：模型选型、Token计费与API实战指南
系统讲解OpenAI大模型应用开发三大核心：GPT-4/GPT-3.5模型选型逻辑、Token计费机制与省钱技巧，以及Models/Completion/Chat Completion三大API实战调用方法，帮助开发者快速打牢AI应用开发基础。
阅读全文 →
·14 分钟
AMD MI355X运行GLM5.2：推理成本仅为英伟达Blackwell的一半
AMD MI355X在运行GLM5.2大模型时实现单节点2626 tokens/秒吞吐量，总拥有成本仅为英伟达Blackwell的一半。本文深度解析这一性价比优势背后的技术逻辑、ROCm生态进展，以及对AI算力市场格局的深远影响。
阅读全文 →
·12 分钟
NVIDIA AI-Q蓝图×OCI：企业级AI智能体生产部署实践指南
深度解析NVIDIA AI-Q Blueprint在Oracle Cloud Infrastructure上的生产级部署实践，涵盖NIM微服务、RAG架构、多智能体编排及OCI GPU算力选型，助力企业快速跨越AI智能体从原型到落地的鸿沟。
阅读全文 →
·8 分钟
Unsloth重大更新：GLM-5.2支持、3倍长上下文与全新Model Hub
Unsloth最新版本一次性带来GLM-5.2全推理级别支持、3倍长上下文能力（单卡q4_0可达20万token）、全新Model Hub及Chat Canvas交互功能，大幅提升本地大模型微调与推理体验。
阅读全文 →
·9 分钟
Unsloth重磅更新：支持DiffusionGemma与Gemma 4 MTP，推理速度提升2倍
Unsloth最新版本v0.1.464-beta新增DiffusionGemma、Gemma 4 MTP和MiniMax-M3支持，推理速度提升约2倍。同时带来全新Hub页面、文档RAG问答、张量并行优化及Cloudflare加密隧道，覆盖CUDA/ROCm/Windows全平台。
阅读全文 →
