AI推理加速

深夜的办公室里，咖啡已经凉透，屏幕上的代码仍在闪烁。一位AI工程师正盯着训练日志发愁——他的GPT模型已经跑了三天三夜，进度条却像蜗牛一样缓慢爬行。每一次超参数调整都意味着新一轮漫长的等待，每一次模型迭代都消耗着宝贵的时间和算力。这不仅仅是个人工智能开发者的困境，更是整个行业在追求大语言模型极致性能时面临的普遍瓶颈。当模型的参数量从亿级迈向万亿级，传统的计算…