训练网络调优实战：从PFC到ECN，大模型训练拥塞控制一次说清
本文剖析RoCEv2大模型训练网络拥塞根因：千分之一丢包即致RDMA吞吐腰斩、GPU效率骤降30%–50%。聚焦PFC与ECN协同机制，拆解Incast场景下反压风暴、QP死锁、Step Time飙升等典型故障，提供可落地的调优闭环与四层排查Checklist。（239字）
一文看懂2026阿里云EGS GPU云服务器资费——全规格×三大计费模式×价格对照表
选对实例规格是第一步，选对付费模式是第二步，算清隐性成本是第三步——三步走稳，才能让阿里云GPU服务器的每一分钱都转化为实打实的AI生产力。 把技术约束放在价格之前，把预算规划做在下单之前，这才是驾驭阿里云GPU服务器的正确姿势。先用按量T4验证原型，稳定后切包年锁定优惠，算清总账再下订单——2026年的AI战场上，算清楚每一分钱，才能把预算花在刀刃上！
DeepInfer 实测：如何用 4 张 B200 提供 1000 并发
本文实测开源推理框架DeepInfer在4张B200 GPU上实现1000并发的可行性，通过EP4专家并行与去RDMA化改造（改用PCIe共享内存读取Engram表），在128k上下文下达成6.2万token/s总吞吐；分析Decode/Prefill性能、GPU利用率瓶颈、真实负载（GPQA/AIME）表现，并提供容器镜像与兼容性补丁，显著降低大模型推理部署门槛。
推理网络是什么？大模型推理服务对网络提出了哪些新要求
本文深入剖析大模型推理网络的核心诉求，对比训练与推理在网络延迟、IOPS、协议效率、拥塞控制及通信解耦五大维度的本质差异，提出可量化的技术指标（如P99≤10ms、IOPS≥100K）与企业自检框架，助力构建“答得快、答得稳、扛得住并发”的推理基础设施。（239字）
