随着 LLaMA、DeepSeek、Qwen 等开源大模型的快速崛起，企业在模型部署的灵活性、成本与自主可控性方面迎来了新的机遇。然而，仅靠对模型本身的优化尚不足以将这些模型部署成高效且可扩展的生产级 API。大模型推理往往引入诸多独特的系统挑战，如GPU 弹性伸缩指标的非线性问题，长尾模型和精调模型流量过低的问题，多机推理时的角色编排以及 GPU 卡型的异构管理等，都对易用性和成本控制提出了更高要求。因此，我们需要从推理引擎到底层基础设施进行全栈系统设计，才能真正让大模型在生产环境中长期稳定且高效地运行。 AIBrix 作为首个基于 Kubernetes 的企业级推理系统项目，正好填补了业界在“系统层”上的空白。它通过优化资源调度、自适应扩缩容、缓存感知路由以及异构计算管理等多项能力，为企业级大模型的大规模部署提供高效、低成本、可扩展的解决方案。AIBrix 与 vLLM 等推理引擎深度协同，持续优化推理效率，并融合多项前沿研究成果，推动大模型推理走向更加高效、可落地的生产化阶段。
2025年3月18日，英伟达年度技术大会（GTC）在美国圣何塞开幕，CEO黄仁勋以"AI推理时代"为核心，发布了重磅技术与合作计划，涵盖硬件架构、软件生态、量子计算、机器人技术及行业应用。与往年不同，2025 GTC英伟达转变重心，从去年的"AI训练"转向"推理与部署"的行业转型。其中特别值得关注的是主会议外的1200多场行业应用"AI小会"。研究团队尝试梳理这千场会议内容，以揭示AI行业应用发展趋势，把握推理时代下的AI+行业应用的核心技术与实践重点。内容分为上下两篇：工程技术方向与行业应用实践，本文为上篇，关于AI+行业的若干技术方向。
本文详细介绍了 JavaScript 中次要垃圾回收的 Scavenger 算法和主要垃圾回收的标记-清除算法的实现细节，以及各种算法在并行、并发、增量上的优化方案，最后介绍了 JS 中垃圾回收的触发时机。
本文主要描述如何通过语义富化和搜索技术，帮助用户更好地理解大模型的输入输出，从而更有效地构建大模型应用。
从2022年12月份OpenAI发布ChatGPT产品至今已有2年多的时间，当大家已经习惯于在对话框中与AI交互，习惯于通过各种Prompt技巧让AI更好的理解并回答我们的问题，似乎默认这就是一种比较好与AI的交互方式了。 然而，这就是我们期盼的与AI交互的形式嘛？这是一种高效的方式嘛？ 显然，这是不够的。 我们期望的是：告诉AI我们想要的目标或者任务，AI能够理解深度理解并分析我们的意图、自动的进行任务的拆解、自动的寻找可以使用的工具、自动的进行结果数据的汇总过滤、自动的呈现符合任务的展示形式。同时在任务处理过程中，可以自己完成异常的检测和修改。就如同一位优秀的同学，我们告诉他任务的目标，他可以自己寻找飞书文档、搜索网络知识、使用内部系统、自己编码验证方案可行性，并最终给一份好的解决方案。
人工智能技术的飞速进步，正在重塑全球商业格局，其影响辐射到各个行业领域。鉴于此，阿里云云栖号特别推出《一周AI大事件》，汇聚全球人工智能的最新动态。
“你买的4090多少钱？”、“H100性能真厉害！” ，GPU的价格性能一直是大家乐于谈论的话题，作者也经常可以在茶余饭后听到这样的讨论。在热火朝天地谈论性能指标、价格以外，本着”知其然也要知其所以然“的道理，作者学习整理了GPU本身的工作原理，编程模型，架构设计，在这里将我的学习笔记整理成文与大家分享，希望与大家一起 “知其然也要知其所以然”。
