OpenBMB推出的MiniCPM-o-4.5模型仅用9B参数实现全模态能力，强调跨模态对齐与推理效率，适合主流GPU部署，具备高性能与轻量化优势。
测试表明，NetServer在纯接收情况下每秒可处理1.4亿数据包，带编码协议头时每秒可处理190万个RPC请求。与StandardCodec相比，LengthFieldCodec在吞吐量和内存使用上表现更佳，滑动窗口模式提升显著。建议减少字典查找以优化性能。
京东云推出云原生AI推理框架，解决传统推理系统的稳定性、资源利用率和性能瓶颈问题。该框架通过智能流量调度、自动弹性扩缩容和故障自愈机制，提升推理效率和资源利用率，短文吞吐提升超过120%，GPU资源节省约26%。
tcptrace用于分析TCP吞吐问题，图中横轴为时间，纵轴为序列号。蓝线表示发送数据，绿色线为接收窗口，棕黄线为已确认数据，红线为选择确认。通过图中距离可得出在途字节、窗口余量和RTT等信息。建议同时抓包以获取全面数据，常见问题如丢包和窗口限制可通过图形化方式分析。
分析抓包文件显示，新设备吞吐量下降主要因网卡LRO功能失效，导致数据包处理效率降低。尽管新旧设备转发速度相似，但包大小分布和ID不连续影响性能，造成部分请求超时。
rathole是一款开源的轻量级内网穿透工具，延迟与frp相近，但在高并发下表现更佳，资源占用更少。支持Windows、macOS、Linux，需公网IP，配置简单，但更新不频繁，建议无必要不折腾。
在2025大模型服务性能排行榜中，PPIO在DeepSeek-R1-0528的吞吐测试中以45.17 tokens/s排名第一，表现出色，获得行业认可，专注于优化AI基础设施。
机器之心数据服务现已上线，提供高效稳定的数据获取，简化数据爬取流程。
英伟达推出的Llama Nemotron Super v1.5开源模型专为复杂推理和智能体任务设计，吞吐量提升三倍，单卡高效运行。该模型通过神经架构搜索优化，兼顾准确性与效率，适合英语对话和编程任务。
浙大与上海AI Lab提出的邻近自回归建模（NAR）通过“下一个邻域预测”显著提升了视觉生成的效率和质量。NAR模型在多个任务中实现了13.8倍的吞吐量提升，减少了生成步骤，特别在高分辨率图像和视频生成中表现出优势。
飞桨框架3.0增强了大模型推理能力，支持多种主流大模型，优化了量化和推理性能。通过4比特量化，单机部署显著提升吞吐量，同时支持FP8和INT8量化。MLA算子优化提升了23%性能，MTP投机解码加速大批次推理，整体提供高效、经济的推理部署方案，兼容多种硬件平台。
随着大语言模型对长文本需求的增加，注意力机制的计算成本和键值缓存问题愈发明显。清华大学等团队提出了混合稀疏注意力（MoA）方法，通过不同稀疏度的注意力头，显著提升了上下文理解能力和计算效率，减少了内存需求，优化了长文本处理效果。实验结果表明，MoA在多种模型上表现优异，提高了信息检索准确率和生成吞吐量。
清华大学PACMAN实验室发布了MixQ开源系统，支持8比特和4比特混合精度推理，实现大模型的近无损量化并提升推理速度。MixQ通过量化权重和激活，利用低精度张量核心加速推理，并提取激活中的离群值以保持准确性。该系统已支持多个主流大模型，并在SC’24会议上发表。其设计通过等价变换、数据结构优化和高性能算子生成，显著提升性能。
颜水成和袁粒团队提出了新架构MoE++，通过引入“零计算量专家”提升性能和速度。MoE++允许每个Token使用不同数量的FFN专家，降低计算成本，提高复杂Token处理能力。实验表明，MoE++在相同模型大小下性能优于传统MoE，专家吞吐速度提升1.1到2.1倍。模型权重已开源，展示了不同任务中的专家负载分布差异。
通过自适应 KV 缓存压缩的插拔式方法，减少大型语言模型生成推理内存占用。实验证明FastGen在GPU内存消耗方面显著减少，生成质量几乎没有损失。
论文设计了新的CNN-ViT混合神经网络FasterViT，重点关注计算机视觉应用的图像吞吐能力。FasterViT结合CNN的局部特征学习的特性和ViT的全局建模特性，引入分层注意力（HAT）方法在降低计算成本的同时增加窗口间的交互。在包括分类、对象检测和分割各种CV任务上，FasterViT在精
本文强调了选择正确的LLM推理栈的重要性，以及如何选择适合任务的模型和推理代码。作者提出了改善性能的技巧，如分组查询注意力、量化、分页注意力、滑动窗口注意力和连续批处理。还讨论了吞吐量、时延和成本，并提到了开源部署解决方案。最后，作者回答了听众提出的问题。
Debug 网络质量的时候，我们一般会关注两个因素：延迟和吞吐量（带宽）。延迟比较好验证，Ping 一下或者 […]
性能优化的两个核心指标是吞吐和延时，实际上就是找出应用或系统的瓶颈，通过工具查看上下文切换情况、CPU使用率、中断次数等，以及perf来分析具体的性能问题，解决系统CPU使用率过高的问题，以及大量不可中断进程和僵尸进程时的iowait过高、磁盘读写性能问题等。
Debug 网络质量的时候，我们一般会关注两个因素：延迟和吞吐量（带宽）。延迟比较好验证，Ping 一下或者 […]Continue reading... The post 用 Wireshark 分析 TCP 吞吐瓶颈 first appeared on 卡瓦邦噶！.相关文章:Django的日志配置部署Sentry使用 mtr 检查网络问题，以及注意事项Django...
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