企业级AI平台的分层架构包含哪些部分？

主要包含基础设施层（异构算力）、模型层（微调/RAG）、能力层（API封装）和应用层（具体业务场景）。

如何解决大模型推理中的显存瓶颈问题？

利用PagedAttention机制优化KV Cache，将显存切分为固定Block实现动态共享，解决显存碎片化。

通过激活感知权重量化，在4-bit精度下保留关键权重，大幅降低显存占用（如70B模型显存需求减少约70%）。

技术分享

2026-01-29 48 阅读晴辰天下

核心观点 文章深入解析企业级AI平台架构，重点阐述大模型后端推理优化技术、显存管理及智能体开发实践。