今天的穿搭有些OL风，这双鞋穿了一整天不透气，丝袜也不吸汗，老公看到就受不鸟了，那就满足他，帮他射进充满汗液的鞋里吧～🫰他真的太喜欢这种充满汗液的原味了！我真搞不懂～ #175GG# #175NTR# #175BB# @ToBulaer @ToBuerma @KawasawaSen

和老公逛商场，老公一直惦记着我的短丝袜，穿了一天走了一天，不敢在想象有多酸臭！老公一直蛐蛐着想要，没办法，让他带我去商场男厕所帮他释放掉😂最后给他短丝袜套鸡鸡射鞋里，然后踩着他的精液接着逛商场去吃饭～ #175NTR# #175FQ# #175BB# @ToBulaer @ToBuerma @KawasawaSen

*穿上好利来皮肤帮老公射精的Vlog！ 老公又穿上了他奇怪的丝袜和我的高跟鞋，这双高跟鞋上次被他射过，精液的痕迹还在鞋里呢～中途他又是舔又是顶的，给我弄的不行了……这次让他射在我内裤上，你们看可以吗？ #175GG# #175NTR# #175BB# @ToBuerma @ToBulaer @KawasawaSen

老公今天的状态不行，本来想多撸一下再给他做足交Spa的，但是刚开始足交他就要射了，最后还是给他射在鞋里，只是这个鞋子有精液不太好走路，太滑了🤣 #175BB# #175NTR# #175FQ# @ToBuerma @ToBulaer @KawasawaSen

老公好像很喜欢我的足弓🤣那就用穿了一天还带着脚香的丝袜和湿湿哒的内裤，直接套在他的鸡鸡上打飞机～让他射进我的足弓里吧～只用四个步骤就可以榨取老公精液～ #175BB# #175NTR# #175FQ# @ToBulaer @ToBuerma @KawasawaSen

如果你会 AI，但是不投资，那就有点亏大了 不论是投资 $MRVL $AMD 等一众算力互联标的，还是 AI Infra学习，收藏搞懂我这篇帖子，对你帮助都一定会很大 算力发展远远不足，早点搞懂，就能早点把握住机会。不信你看下去 为什么OpenAI 想要提供快的推理速度，就得牺牲订阅额度上限，这个帖子是我认真整理的内部流程，看懂了它，你会更加得心应手。 1/ 我先来说两个指标 > TTFT (Time to First Token)，它来衡量你发出一条消息之后，OpenAI 多久响应吐出第一个字。 > TPOT（Time per Output Token），这个来衡量你总体的体感速度，以及什么时候完成？ 你总的等待时间约等于 TTFT 加 n 乘以 TPOT，n 就是你的 Token output总量，就是 AI 给你回了多少话 你可以大致粗略地记一句话。1 个 GPU 如果只给一个用户用，那么两者的速度都会很快，但互联的速度跟不上，因此 GPU 会有闲置时间，会导致浪费 那聪明的厂商就把一个 GPU 分给多个用户，这样 GPU 的闲置时间被充分使用了。但每个用户因为 GPU 调度需要等待的时间就会变长，导致整体速度变慢 2/ 那 GPU 内部在推理的时候，到底发生了什么呢？ 我做推理优化，这个循环是每天都要打交道的东西。我把一个请求在推理引擎里走的 5 步画进了一页动图，先说结论，后面按图的顺序讲 1. 请求进来不会直接上 GPU，而是先进调度器，由 CPU 驱动。GPU 每跑一步，调度器就重新挑一次人，批次每一步都在换人，这叫 continuous batching 2. 评估推理服务，工业界盯三个数，吞吐、出字间隔 ITL、首字延迟 TTFT，而且要看 P99, P50，需要有统计意义 3. 这三个数互相拉扯，决定了用户的成本和总的等待时间，总的来说是一个权衡（trade-off） 3/ 先过一遍图里的 5 步 ① 新请求带着整段 prompt 排队 ② 调度器每一步开跑前问三件事：已经在跑的先上，本轮 token 预算还剩多少，KV cache 的格子还够不够 ③ 能上的拼成一批。新来的做预填（prefill），整段 prompt 一次算完；老的做生成（decode），每人只写 1 个 token ④ GPU 把这一批一起算一步 ⑤ 写完的释放格子离场，没写完的回到 ②，马上开下一轮 2022 年的 Orca 论文把调度单位从“一个请求”改成“一步”，在 GPT-3 175B 上，同样延迟下吞吐做到了 FasterTransformer 的 36.9 倍 [1]。现在 vLLM 默认就按这一套在排 [2] 想搞投资，相信你看到这儿已经差不多都懂了。想入门推理，我的建议是先把这个循环自己画一遍，再去读压测报告，每个数都能对回其中一步 这里边的水很深，后续我会逐渐跟大家讲解，结合每天的信息以及具体实践，帮大家搭建起科技到投资中间的这座桥梁 出处 [1] Orca: A Distributed Serving System for Transformer-Based Generative Models，OSDI 2022 [2] vLLM 文档，Optimization and Tuning [3] Taming Throughput-Latency Tradeoff in LLM Inference with Sarathi-Serve，OSDI 2024 [4] vLLM 文档，vllm bench serve