#推理性能

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解读 llmspeed 对 30 台机器、15 个模型的本地大模型速度估算：内存带宽为何决定解码速度，prefill 为何对编码智能体的首 token 延迟至关重要，以及如何用这张速度表为对话、编码、批量任务做硬件选型决策。

Magnitude通过首次加载时的JIT内核调优，在M2 Max、RTX 4090和AMD 7950X上将Llama-3.1-8B推理速度提升1.8至2.3倍，TTFT减半。本文解析其与Ollama的架构差异、KV-cache内存布局优化及生产部署建议。

如果AI推理速度达到每秒百万Token会怎样？本文探讨超高速推理对交互范式、并行探索和AI应用形态的深远影响，以及背后的技术现实与成本约束。

通过开源工具直观体验LLM不同Token生成速度（5-800 TPS）的实际效果，帮助开发者理性选择模型、优化推理性能，告别对TPS数字的盲目追求。