Scale Up！阿里云让大模型一体机真正实现“算得快”、“用得好”
当前，人工智能技术快速发展，中国智能计算市场进入成长期。大模型推理场景面临实时性、负载均衡与成本控制等多重挑战。阿里云通过芯片算子库升级、模型量化创新及推理引擎优化，实现性能加速，并应用于AI Stack训推一体机和百炼专属版等产品，支持大规模模型高效运行，显著提升性价比与用户体验。
如何实现UE像素流大并发多集群的弹性扩容部署
面对高并发访问与高稳定性需求，例如数字孪生、元宇宙、虚拟仿真课程、3D展览展示、XR文旅、云游戏等场景，同时多人在线的高并发访问，通过实时云渲染LarkXR的分布式GPU节点池，将渲染任务智能拆分，借助统一管理中枢，实现资源调度毫秒级响应，动态扩容 。
GPU 降成本免运维，睿观 AI 助手选择函数计算
从跨境电商 ERP 到“睿观 AI 助手”，阿里云函数计算的支持下，深圳三态股份利用 AI 技术快速完成专利、商标、版权等多维度的侵权风险全面扫描。结合函数计算实现弹性算力支持，降低成本并提升效率，实现业务的快速发展。
性能最高提升7倍？探究大语言模型推理之缓存优化
本文探讨了大语言模型（LLM）推理缓存优化技术，重点分析了KV Cache、PagedAttention、Prefix Caching及LMCache等关键技术的演进与优化方向。文章介绍了主流推理框架如vLLM和SGLang在提升首Token延迟（TTFT）、平均Token生成时间（TPOT）和吞吐量方面的实现机制，并展望了未来缓存技术的发展趋势。