在最近的开源热潮中,SGLang和vLLM等开源推理引擎成为算力优化的核心技术。DeepSeek、Kimi等模型一上线就实现Day-0支持,昨天Google Cloud TPU也官宣引入SGLang。
这背后是AI Infra的千亿级市场和需求:当推理成为AI的主战场,GPU看似满载,却仍把大量时间耗在重复计算、缓存搬运和任务等待上。AI Infra深处,一场围绕调度与系统优化的效率革命已经开始。为什么最昂贵的GPU仍会“又忙又闲”?AI Infra还能榨出多少藏在“硅”里的性能?当算力增长不再只靠堆卡,AI竞争的尺度会被怎样改写?这期视频,我们与推理引擎开源社区SGLang孵化出的RadixArk团队一起,深入探讨这场算力效率变革。
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