技术博客

沉淀 AI 算力、无损网络、高速互联、集群验收和 AIDC 工程实践，帮助团队更快识别问题、验证方案和复用经验。

为何全球头部自动驾驶企业均采用 VAST Data 平台

在自动驾驶行业竞争中脱颖而出的企业，不只是在优化算法，更在重新构建支撑网联自动驾驶车辆及其生态体系的数据平台。     &nb

AI Inference Workloads规模化部署正面临内存瓶颈、时延压力与高并发通信等核心挑战。本文围绕推理系统的关键瓶颈，解析内存优化、低时延互联及新型硬件架构等主要技术方向。

在构建全球最强大AI工厂的竞逐中，仅仅堆叠GPU算力已无法满足大模型指数级增长的诉求，底层的网络基础架构必须与AI的发展宏图同频共振。   作

AI 推理系统需要在时延、吞吐和成本之间取得平衡。本文从模型压缩、KV Cache、批处理、互连网络和硬件选型等角度，解析如何优化大规模推理工作负载。

深入解析前缀缓存如何通过跨请求复用 KV 缓存状态，优化大语言模型推理性能。涵盖其工作原理、与标准 KV 缓存的核心区别，以及在多轮对话、RAG 与少样本学习等场景中的实际应用。

随着大模型发展全面迈入规模化推理部署的新阶段，推理性能、成本控制与资源利用率，正在成为智算基础设施建设的核心命题。在这一过程中，存储已不再只是数据承载的底层

NVIDIA DGX Rubin NVL8 搭载 8 颗 Rubin GPU，采用台积电 3nm 工艺与 HBM4 内存，配备第六代 NVLink 实现 28.8 TB/s 互联带宽，为大规模 AI 训练与高并发推理提供均衡、高效的硬件平台。

随着大模型发展全面迈入规模化推理部署的新阶段，行业关注点正加速向推理性能、成本控制与资源利用率转移。在这一过程中，存储作为AI基础设施的核心支撑环节，正从传

AI训练与推理对网络的需求截然不同——训练需要高带宽、无损、全局同步；推理则要求低延迟、弹性扩展、成本可控。本文系统解析两种工作负载的网络诉求差异，以及RoCEv2为何成为推理时代的主流选择。