AI应用推理成本优化实战：七大工程支柱让推理成本降低90% 系统性讲解AI应用推理成本优化的七大工程支柱：多级缓存架构、智能模型路由、Token预算控制、离线预处理、请求合并批处理、智能降级、成本可观测性，帮助在保持用户体验前提下将AI推理成本降低60%-90% AI应用与Agent 2026年09月21日 0 点赞 0 评论 37 浏览
NVIDIA TensorRT-LLM 深度工程实战：从图编译到千卡集群的 LLM 推理系统设计 深入剖析 NVIDIA TensorRT-LLM 的架构设计与生产实践，从底层图编译优化到多机多机推理的完整方案，涵盖算子融合、CUDA Graph 捕获、Paged KV Cache、FP8 量化及 Disaggregated Serving 等核心技术，附完整代码示例。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 75 浏览
