清华系团队给大模型织了一张“智能算力电网”
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
概念
分页式注意力机制,优化内存使用效率。
最近变化
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。
PagedAttention 被反复提及时,通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
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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
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。
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
与「PagedAttention」经常一起出现的 AI 术语。
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