vLLM Team Blog· vLLM Team·· 25 天前精选AI 评分65
Qwen3.8-2.4T模型的PD serving性能研究
PD Serving of Qwen3.8-2.4T
Edge-TTS 广播级有声
全员无门槛畅听
点击合成广播级音频
00:00
00:00
AI 导读
vLLM Team在vLLM上对Qwen3.8-2.4T模型的PD serving性能进行了研究，实现了每GPU 5000个总token吞吐量和每用户180个生成token的低延迟场景，并详细介绍了优化方法和可复现的配置。
推荐理由
详细介绍了Qwen3.8-2.4T模型的PD serving性能，并提供了优化方法和可复现的配置，对研究类似模型的服务性能有参考价值。
来源：vLLM Team Blog · vllm.ai
💡量子基态深度拆解 · 关联专栏与产品
原创出品站长/Quantara 团队·约 3 分钟深度解析
Cursor Agent 架构全景拆解：从影子工作区到多文件推演引擎
全面剖析 Cursor 在 Agent 模式下的底层技术实现，解析影子分支隔离、LSP 上下文剪枝以及预测性补全的核心架构细节与工程实践经验。
深入理解底层架构与行业变量阅读完整拆解 →
精选收录Vercel Changelog·约 1 分钟深度解析
Vercel v0 推出全新多 Agent 协作画布与实时全栈部署预览
动态速评：v0 正在从单一组件生成器演进为全栈应用搭建协作台，尤其是与 Neon/Postgres 的直连极大降低了全栈原型验证成本。
深入理解底层架构与行业变量阅读完整拆解 →