推理時代算力架構與專用芯片的技術演進路徑是什么？

推理時代算力架構的核心在于從“規模化”轉向“精細化”，重點優化Token成本的低延遲、調度算法和緩存管理。在芯片層面，專用推理芯片如Groq LPU應運而生，其遵循“軟件優先、可編程流水線、確定性計算、片上存儲”原則，摒棄傳統GPU復雜緩存層級，聚焦推理數據流優化。LPU與GPU形成異構計算體系：GPU擅長處理計算密集的預填充階段，而LPU憑借高SRAM帶寬和低延遲特性，加速內存受限的解碼階段，消除動態調度產生的硬件冗余與延遲。在網絡互聯層面，超節點架構通過高速互聯、統一內存地址空間和內存池化，精準適配推理高并發、實時交互和大顯存消耗需求。超節點支持全局KV緩存共享與復用，可處理超長上下文，增強模型執行長期任務的能力。此外，以太網交換機結合RDMA技術，憑借普適性和經濟性，正逐步成為AI數據中心網絡架構的主流選擇，替代部分高成本專用網絡方案。