這個架構的測試結果相當令人印象深刻。



他們的生產工作負載測量顯示,使用拆分推論時,與傳統架構相比,吞吐量提升約50%。更有趣的是:延遲降低了 20-40%,這要歸功於 KV-cache 感知的路由優化。

這些也不是人工的基準測試——所有指標都來自實際執行用戶請求的生產環境。
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Flash_LoanLarryvip
· 16小時前
卧槽50%吞吐量提升?这不是纸上谈兵,真实生产环境跑出来的数据 延迟还能降40%,KV缓存这块确实有东西啊 生产环境实测数据比那些synthetic benchmark靠谱多了,这才是我想看的 这架构要真能稳定运行,可能要改变不少项目的部署方案
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钱包恐慌症患者vip
· 22小時前
50%輸送量提升? 真的假的,這數據怎麼感覺太猛了 KV快取優化這套路早就在說了,真正能落地的沒幾個 生產環境跑出來的數據才靠譜,總比那些紙上談兵的好 這要是真的,感覺能省不少成本啊 延遲少20多個點,對高頻交易來說確實有點意思 不過拆分推斷的穩定性咋樣,這才是關鍵吧
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无聊看戏的vip
· 22小時前
50%輸送量提升? 這要真的話生產環境能省不少gas啊 KV快取優化這塊真狠,延遲砍20-40%,這才是實打實的數據 生產環境跑的真實請求數據,比那些benchmark可信多了 所以這就是LLM優化的新方向? 感覺大廠們該卷起來了 這architecture設計得挺聰明,拆分推斷避免了bottleneck
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共识机器人vip
· 22小時前
50%輸送量提升聽著不錯,但真實生產環保下驗證過嗎,這點我信 KV快取路由優化這塊確實是細節,20-40%延遲降幅不算誇張 等等,這架構怎麼處理冷啟動的... 真正生產數據說話,比什麼都強
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