清华系团队给大模型织了一张“智能算力电网”
量子位2087 字 (约 9 分钟)
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是石科技构建智能算力电网，整合国产异构芯片，实测单位Token成本降40%、吞吐提30%-50%，达成99.9%高可用，实现从算力资源到标准化Token产能的跃迁。
入选理由：是石科技通过全域异构算力池+深度国产芯片适配（昇腾/昆仑芯等），使闲置国产卡转化为稳定Token产能
精选文章#大模型推理#国产AI芯片#算力调度#是石科技#Token经济中文
概念
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2026-09-21 · 预填充阶段计算密集，解码阶段受内存带宽限制，需差异化优化。
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AI引擎LLMToken经济内存管理国产AI芯片
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清华系团队给大模型织了一张“智能算力电网”
量子位 · 9.2 分
清华系团队是石科技通过构建“智能算力电网”架构，实现国产异构算力深度整合与推理优化，实测单位Token成本降低40%、吞吐提升30%-50%，并达成99.9%高可用性，推动AI算力从资源层跃迁至标准化Token产能层。
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The Roadmap to Mastering LLM Inference Optimization
Machine Learning Mastery · 8.5 分
LLM推理优化需针对预填充和解码阶段的性能瓶颈，通过内存管理、模型压缩等技术提升吞吐量并降低延迟。
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EP223: Ollama vs vLLM vs SGLang
ByteByteGo Newsletter · 8.5 分
Ollama、vLLM、SGLang三大模型引擎各具优势：Ollama适合本地开发，vLLM擅长高并发服务，SGLang优化多轮对话，Claude水印技术通过概率筛选实现内容溯源。
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The Roadmap to Mastering LLM Inference Optimization
Machine Learning Mastery2483 字 (约 10 分钟)
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LLM推理优化需针对预填充和解码阶段的性能瓶颈，通过内存管理、模型压缩等技术提升吞吐量并降低延迟。
入选理由：预填充阶段计算密集，解码阶段受内存带宽限制，需差异化优化。
精选文章#LLM#推理优化#内存管理#模型压缩#多GPU并行英文
EP223: Ollama vs vLLM vs SGLang
ByteByteGo Newsletter1200 字 (约 5 分钟)
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Ollama、vLLM、SGLang三大模型引擎各具优势：Ollama适合本地开发，vLLM擅长高并发服务，SGLang优化多轮对话，Claude水印技术通过概率筛选实现内容溯源。
入选理由：Ollama适用于本地开发，采用FIFO队列和GGUF压缩模型
精选文章#模型推理#AI引擎#大模型#系统设计英文