DeepSeek联合北大发布DSpark
AI落地最痛从来不是堆参数，而是延迟高、算力贵扛不住并发。DeepSeek联合北大推出DSpark推理加速框架，不靠换新模型，用推测解码优化把单用户生成提速60%-85%、高并发吞吐大幅提升，还开源配套工具链，给算力有限的中小团队、开发者留了落地空间。日常做业务开发时，不少人都卡在算力成本压不下来、接口响应慢影响体验，这种底层工程优化，能实实在在降低用上大模型的门槛。你所在团队尝试这类加速方案后，有没有明显缓解算力与延迟压力？
发布于 河北
分享
评论
赞
未登录
友善发言
评论
加载中
