SGLang 新版本 DCP 与前缀缓存落地后,GPU集群怎么规划:节点数、拓扑与显存账

SGLang 在 2026 年 7 月底的官方 Release 中,提供了对 Kimi K3 2.8T LatentMoE 模型与 MiniMax-H3 音视频模型的 Day-0 原生推理支持,并引入了 DCP(Decode Context Parallelism)、DSpark 投机解码、KDA-aware 前缀缓存与 FlashInfer 优化,且...

Ollama v0.32.6 支持 MTP 自动投机解码后,Ollama GPU服务器怎么选:从单卡显存到按量部署

据 Ollama 官方 GitHub Release Notes(v0.32.6,2026-08-05),Ollama 在 2026 年 8 月 5 日发布了 v0.32.6,带来了基于 MTP Head 的自动投机解码,并改进 /v1/chat/completions 的 OpenAI 协议兼容性。对于想在云 GPU 服务器上快速搭建内部大模型 AP...

vLLM部署实战:并行推测解码与零开销 Prefix Caching 更新后,GPU 显存与并发怎么配

2026 年 7 月 28 日,vLLM 官方博客宣布集成 P-EAGLE、DFlash 和 DSpark 等并行草稿推测解码算法。在引擎更新之后,vLLM部署该选多大显存、并发与预填参数怎么配?一、开篇:vLLM 本轮更新到底改了什么,为什么它直接影响你的显存账单这轮更新改变的是生成阶段的调度方式:多个候选 Token 可以并行生成与验证,不再受单 ...

2026 GPU算力平台选型指南:面对推理爆发与硬件演化,如何精准匹配算力与成本?

在2026年的大模型落地浪潮中,AI团队的算力支出重心正发生深刻转移。随着智能体(Agentic AI)和复杂多轮推理场景的普及,持续运行的推理算力消耗已达训练阶段的10至15倍。如何在保障高并发、低延迟的前提下,挑选合适的 GPU算力平台 并最大化单位算力产出,成为算法工程师与算力采购决策者必须面对的核心挑战。一、 2026年GPU算力市场两大关键趋...

2026 云GPU FinOps 实战指南:打破“5%利用率”怪圈,降低 50% AI 推理成本

在生成式 AI 与 Agentic AI 爆发式增长的 2026 年,算力预算正经历深刻的结构性转变。根据 SquareOps 在 2026 年 7 月发布的 AI 云成本管理报告,98% 的企业已将 AI 成本管理列为核心优先事项,企业平均 AI 云支出已达到每月 8.5 万美元,其中 GPU 计算费用占据了总支出的 55%。然而,Arc Compu...