TensorRT-LLM大模型推理加速教程:免编译部署5步

判断 TensorRT-LLM 当前怎么部署提速,只看 3 个条件:你的版本是否已是 1.2、GPU 是 Hopper 还是 Blackwell、模型权重是什么精度。NVIDIA 在 1.2 版正式移除了独立 TensorRT 编译后端,传统 trtllm-build 离线编译链路被彻底废弃,取而代之的是 PyTorch 原生执行后端,这让 Tenso...

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最新AI算力租赁价格与选型指南:告别算力浪费与隐藏成本

在AI大模型快速迭代的背景下,AI算力租赁已从最初的“抢卡应急”演变为企业与开发者控制研发成本、提升部署效率的核心策略。然而,面对市场上纷繁复杂的GPU型号、跨度巨大的价格区间以及不可忽视的隐性开销,如何选择最匹配业务需求的云算力资源?本文将结合2026年7月最新的算力市场监控数据,拆解GPU租赁的真实成本结构,并给出可落地的选型与部署建议。一、 20...