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）
阿里云国际代理商：Kimi K3 部署实录
2026年7月，月之暗面Kimi K3（2.8万亿参数、896专家MoE）开源引发企业私有化部署热潮。本文详解GPU选型避坑指南：MoE不省显存，需全专家权重常驻；40G A100无法承载原生模型；H100/H200集群+RDMA网络为刚需，并提供Q4量化与FP16部署的实测配置建议。（239字）
聚搜云专业运维团队：阿里云E-HPC MPI任务集群配置性能实战
阿里云E-HPC把集群调度、MPI运行环境和RDMA网络打包成一项托管服务，研发团队不用从零配置SLURM或编译OpenMPI，就能直接提交并行作业。对于那些跑仿真、做计算化学或者训练中小规模模型、希望把“阿里云E-HPC运行MPI并行任务”这件事变得像提交命令一样简单的团队，这层封装可以大幅缩短从硬件到上线的时间窗口。
