智能体不是单次调用，GPU得常开最近几个月，做AI应用的团队明显感觉到变化。以前调大模型，发个prompt、收个回复就结束。现在智能体一上线，规划、调工具、检查结果、再循环，一个任务动不动就跑十几二十轮。行业分析显示，这类代理式工作流单任务token消耗往往是普通聊天的5到30倍，有些复杂编码或企业场景甚至更高。结果就是GPU不再是“用完就关”的资源，...
跑推理时你有没有碰到过这种事：模型权重明明塞得下，一开长上下文或多并发就OOM，或者token生成速度死活上不去？别急着加卡。现在越来越多一线反馈指向同一个点——推理尤其是decode阶段，真正卡脖子的不是FLOPS，而是显存容量和带宽。训练时GPU几乎满负荷算梯度，算力是主角。推理反过来。生成一个token，整模型权重得从HBM搬进计算单元，GPU核...
以前训练跑完就完事，账单也清零。现在模型一上线，推理就成了无底洞——用户每点一次、agent每跑一步，token就在持续燃烧。行业估算，企业AI的GPU支出里，推理已经占到55%到80%。训练是一次性项目，推理是永续运营。一个70B模型，假设服务1000日活用户、每人每天1000次请求、每次500 token，日均就能到5亿token量级。按常见H10...
Nvidia B200 等高端卡租赁价从近期高点回落超过三成，这让不少中小团队和个人开发者看到了部署 AI 推理服务的机会。过去半年里，训练需求拉高了整体算力成本，现在价格松动，正好适合把更多精力放在推理优化上。实际操作中，先评估自己的模型规模和并发量。轻量级文本生成或简单分类任务，单卡 4090 或 A100 就能扛住；视频理解或多模态推理则需要多卡...
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