模型推理
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DeepSeek联合北大发布新论文：DSpark框架助力大模型推理加速成效显著
昨日，DeepSeek官方在Github低调发表了一篇最新论文，介绍其推理加速框架DSpark，试图解决大语言模型在高并发场景下的推理效率瓶颈。大语言模型采用自回归方式生成文本：每一个新词元的生成，都需要基…
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DeepSeek融资后发力工程优化：DSpark框架让大模型推理提速最高达85%
除整体提升外，论文实验数据还揭示了显著的领域差异效应：：结构化任务（如数学推理、代码生成）的可接受长度天然更高（例如Qwen3-4B在数学任务上平均为5.57，代码任务为5.12），而开放式对话场景则明显偏…
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梁文锋参与！DeepSeek联合北大发布DSpark框架 提升大模型推理效率与速度
昨日，DeepSeek官方在Github低调发表了一篇最新论文，介绍其推理加速框架DSpark，试图解决大语言模型在高并发场景下的推理效率瓶颈。大语言模型采用自回归方式生成文本：每一个新词元的生成，都需要基…
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小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed延期体验，万亿参数模型推理速度再引关注
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浪潮计算机高密度AI服务器重磅上市，树立大模型推理算力新标杆
当前，随着生成式人工智能落地提速，各行各业加速搭建专属大模型应用，千亿参数MoE大模型、图文多模态模型落地需求持续暴涨，而传统推理硬件普遍存在单机算力不足、显存容量受限，推理成本高等短板。大模型部署面临着性能提升和成本压缩的双重挑战，如何以更低门槛、更
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小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed实测：1T参数模型推理破千TPS，全栈开发秒级响应
小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed实测：1T参数模型推理破千TPS，全栈开发秒级响应
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随着 AI PC 普及，本地大模型推理、多任务并行处理等场景，对内存带宽的需求呈指数级增长，DDR5 需从 6400 MT/s 向 9600 MT/s 快速演进。但传统无缓冲内存模组在高频下遭遇两大无解难题
随着 AI PC 普及，本地大模型推理、多任务并行处理等场景，对内存带宽的需求呈指数级增长，DDR5 需从 6400 MT/s 向 9600 MT/s 快速演进。但传统无缓冲内存模组在高频下遭遇两大无解难
