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技术深度剖析：DigitalOcean和AMD如何为Character.ai实现2倍的生产推理性能提升
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原文英文，约3300词，阅读约需12分钟。
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内容提要
Character.ai与DigitalOcean和AMD合作，优化了AI平台的GPU性能，实现推理吞吐量提升至2倍，降低了推理成本，提升了响应速度，满足大规模低延迟需求。
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关键要点
- Character.ai与DigitalOcean和AMD合作，优化了AI平台的GPU性能。
- 推理吞吐量提升至2倍，降低了推理成本，提升了响应速度。
- 优化了AMD Instinct™ MI300X和MI325X GPU平台，满足大规模低延迟需求。
- 通过平台级优化实现了高请求密度和卓越的响应能力。
- 使用Qwen、Mistral等多个模型，重点优化Qwen3-235B Instruct FP8模型。
- 在严格的延迟和并发约束下，实现了请求吞吐量的2倍提升。
- 采用分布式服务、张量并行和专家并行等技术优化模型性能。
- 通过AITER库加速机器学习工作负载，提升硬件效率。
- 在迁移到AMD Instinct GPU时，解决了内存访问故障和兼容性问题。
- 优化配置中使用FP8格式，降低显存使用，提高吞吐量。
- 通过启用前缀缓存，改善多轮对话的延迟和生成吞吐量。
- DP2 / TP4 / EP4配置在相似条件下的吞吐量提高了45%。
- DigitalOcean Kubernetes简化了GPU工作负载的管理，提供即用型GPU集群。
- 使用NFS缓存模型权重，减少模型加载时间10-15%。
- 强调多维优化、基础设施范式和硬件软件协同设计的重要性。
- 与AMD和Character.ai的合作展示了在规模上实现卓越性能的潜力。
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