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解读 #DeepInfer#确定性推理#批次不变性#DeepSeek#LLM推理#可复现性#AI基础设施#推理评测

DeepInfer 确定性推理：先填验收表，再谈可复现

DeepInfer 已提供批次不变与确定性采样能力，但生产验收仍要写清比较对象、环境边界、证据强度和性能代价。

Administrator Administrator Published on 2026-10-22
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Muse Spark Open 硬件需求：42B 激活参数为何仍需 816B 部署方案

Muse Spark Open 每个 Token 激活 42B 参数，但部署仍要容纳 816B 模型。本文拆解权重、KV Cache、内存和双机拓扑。

Administrator Administrator Published on 2026-10-19
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DeepSeek 昇腾移植：算清 AI 基础设施兼容性预算

DeepSeek 昇腾移植把兼容边界写进代码：上层 API 可以复用，数据布局、编译器、内核、通信和生产验证仍需单独预算。

Administrator Administrator Published on 2026-10-06
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OpenAI Jalapeño 基准审计：全栈推理闭环

审计 OpenAI Jalapeño 首批基准：1.5 至 1.9 倍每瓦吞吐说明了什么，遗漏了什么，以及全栈推理为何才是真正的战略资产。

Administrator Administrator Published on 2026-08-26
调研 #AI基础设施#英伟达#OpenAI#数据中心融资#剩余价值担保#项目融资#信用风险

AI 基础设施的资产负债表陷阱：英伟达 1050 亿美元担保说明了什么

AI 基础设施风险来自同一需求信号对租约、项目融资、担保和抵押资产的同时支撑，1050 亿美元只是信用链的责任上限。

Administrator Administrator Published on 2026-08-23
最佳实践 #Meta GEM#推荐系统#LLM训练#GPU效率#MFU#Jagged Tensor#分布式训练#AI基础设施

Meta GEM 训练效率：LLM 规模推荐模型需要一套专用优化栈

Meta GEM 将端到端 MFU 提升至 20% 至 25%。真正可复用的是围绕真实负载持续识别并转移瓶颈的方法。

Administrator Administrator Published on 2026-08-05
调研 #MRC#OpenAI#AI基础设施#网络协议#分布式训练#OCP#RDMA#以太网#超级计算机

"MRC 协议：OpenAI 新网络层如何支撑大规模 AI 训练"

2026 年，训练一个前沿 AI 模型需要数万个 GPU 协同工作数月。但制约训练速度的关键因素往往不是 GPU 算力，而是连接这些 GPU 的网络。当一条链路拥塞或一台交换机故障就能让整个训练任务停滞、导致数千块昂贵加速器空转时，网络就成为 AI 基础设施的决定性瓶颈。 OpenAI 的回应是 M

Administrator Administrator Published on 2026-06-08
洞察 #OpenAI#Stargate#AI基础设施#算力#GPU#英伟达#微软#Oracle#xAI#数据中心#AGI

"智能时代基础设施：OpenAI Stargate 与算力规模化战略内幕"

"OpenAI 的 Stargate 项目横跨六个站点、总容量近 7 吉瓦、计划投资超过 4000 亿美元。谁在建设什么、规模多大、对 AGI 路径意味着什么。"

Administrator Administrator Published on 2026-05-05