《从局部到全局：协同推理负载分配的深度优化指南》
本文聚焦设备间协同推理的负载分配核心问题，突破“性能导向”的传统分配误区，提出以推理语义驱动为核心的动态适配思路。文章从任务语义解构、多维设备能力画像构建、动态负载调度、传输与计算协同优化四个维度展开，阐述如何通过建立“感知-调整-反馈”的闭环机制，打破局部最优陷阱，实现全局效能跃迁。内容结合实际场景验证，揭示负载分配的精髓在于任务与设备能力的精准匹配，而非简单算力倾斜，为异构设备协同推理的效能优化提供了兼具深度与实用性的实践路径。
阿里云GPU服务器快速部署ai大模型by丰富的GPU卡
阿里云GPU服务器提供96GB显存、900GB/s NVLink及Transformer引擎，支持Qwen-72B等大模型快速部署，搭配vLLM框架提升推理效率，适用于高并发、长序列AI任务，助力大模型高效稳定运行
Transformer基础结构
Transformer是Vaswani等人于2017年提出的基于注意力机制的神经网络，采用编码器-解码器架构，核心创新包括自注意力、位置编码、残差连接与层归一化，支持并行计算并有效捕捉长距离依赖，广泛应用于自然语言处理任务。
构建AI智能体：九十、图解大模型核心三大件 — 输入编码、注意力机制与前馈网络层
本文深入解析了大模型三大核心技术：输入编码、多头自注意力机制和前馈网络层，从应用视角阐述了它们的工作原理和协同效应。输入编码负责将文本转换为富含语义和位置信息的数学表示；多头自注意力机制通过多专家团队模式建立全局依赖关系，解决长距离依赖问题；前馈网络层则通过非线性变换进行深度语义消歧。文章通过可视化示例展示了词向量的语义关系建模、注意力权重的分布模式以及前馈网络的语义过滤功能，形象地说明了大模型如何通过这三层架构实现"广泛联系-深度加工"的认知过程。
