要將 AI 推論擴展到處理數百萬個請求,不僅僅是純粹的運算能力,更是工程上的挑戰。



一家大型雲端供應商最近展示了他們如何在生產環境中運行 NVIDIA 的 Dynamo 框架。此架構能即時執行廣告競標,延遲低於 100 毫秒,同時處理龐大吞吐量。

有趣的是?當你的 AI 模型需要比用戶眨眼還快地回應時,他們如何在成本、效能和可靠性之間取得平衡。像是模型量化、批次處理策略和專門的實例類型等技術都會發揮作用。

對於打造 AI 驅動功能的 Web3 專案來說,這些基礎設施模式非常重要——無論你是在進行鏈上分析,還是運行推薦引擎。
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GateUser-1a2ed0b9vip
· 5小時前
sub-100ms這數位聽著爽,但真正卡脖子的還是成本... 量化模型那套在Web3能跑通嗎
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