标签： MoE架构

大模型推理成本”生死战”：拆解vLLM到DeepSeek-V2的7大核心技术突破

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在生成式AI军备竞赛进入白热化的今天，推理成本已成为决定技术生死的胜负手。行业数据显示，支撑千万级用户访问的千亿参数大模型，单日推理成本可达百万量级。在这场没有硝烟的成本攻坚战中，从开源的vLLM到国产的DeepSeek-V2，技术团队通过架构层面的创新实现了成本数量级的突破。本文将深入剖析影响推理

国产大模型架构革命：解密千亿参数突破背后的三大核心技术

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在人工智能领域，突破千亿参数量级始终是衡量大模型技术实力的重要标尺。近期国产大模型DeepSeek-V2的突破性进展，标志着我国在大模型架构设计和工程实现领域已跻身世界前列。本文将从技术实现路径、工程优化策略和实际应用验证三个维度，深入剖析这一突破背后的关键技术体系。 ...

解密下一代AI架构：Mixtral混合专家系统如何通过动态路由突破性能瓶颈

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在大型语言模型服务领域，传统单一模型架构正面临日益严峻的挑战。当模型参数规模突破百亿量级后，推理成本指数级增长、长尾任务处理能力不足、资源利用率低下等问题愈发突出。Mixtral混合专家系统创新性地引入动态路由机制，开创了模型服务的新范式。这项技术突破使得单个推理服务系统既能保持千亿参数的知识容量，

突破大模型效率瓶颈：深度解析DeepSeek-V2参数压缩与推理优化核心技术

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在大型语言模型快速发展的今天，参数规模膨胀带来的计算成本和推理延迟已成为制约技术落地的关键瓶颈。DeepSeek-V2架构通过创新性的技术组合，在保持模型性能的前提下实现了显著的效率提升。本文将深入剖析其核心技术原理，揭示参数压缩与推理优化的实现路径。 一、动态参数共享机制 1.1...