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GPU 调度与 AI 推理成本优化(2025)

# GPU 调度与 AI 推理成本优化(2025) 推理服务成本受批量与并发与精度等影响,需在性能与体验之间平衡。 ## 一、批处理与并发 - 批处理:提升吞吐但增加延迟;按场景权衡批大小。 - 并发调度:控制并发队列与优先级,避免拥塞与抖动。 ## 二、精度与算子 - 混合精度:FP16/BF16 在可接受损失下提升性能。 - 算子优化:选择高效算子与图优化,减少无效计算。 ## 三、观

HTTP-3 与 QUIC 深入解析与性能优化

引言 - HTTP/3 以 QUIC(基于 UDP)为传输层,解决了 TCP+TLS 在多路复用与握手延迟上的结构性问题。 - 关键收益:更低的握手延迟、避免队头阻塞、支持连接迁移与更高效的头部压缩。 核心机制与技术参数(已验证) - 流复用:HTTP/3 复用 QUIC 的流模型,HTTP/3 帧结构更简单(帧头包含类型与长度),不再在帧层定义 Stream。来源:小林coding HTT