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在人工智能技术飞速迭代的今天，AI推理作为连接模型研发与实际应用的关键环节，其算力利用效率直接决定了AI技术落地的成本与效果，随着大语言模型（LLM）、计算机视觉（CV）等模型规模持续扩大，推理阶段面

在“云原生+AI原生”双轮驱动的技术时代，算力已成为数字经济的核心生产要素。硬件厂商不断推出CPU、GPU、NPU、DPU等多样化算力硬件，互联网算力平台持续扩容集群规模，但异构算力协同困难、资源利用

一、背景：AI 推理的算力挑战 随着大模型与多模态 AI 应用的快速落地，推理阶段的算力需求呈现爆炸式增长。传统推理系统在面对复杂算力调度、缓存失配、数据热点等问题时，往往存在资源利用率低、推理延迟高

一、引言 在AI与云原生技术深度融合的时代，底层算力基础设施正经历着一场深刻的变革。**灵衢”（Unified Bus）**互联协议与硬件架构，以其“协议归一、硬件资源池化”的核心理念，旨在构建可扩展

11月13日，百度在2025世界大会上正式发布文心5.0，这是一个真正意义上的原生全模态大模型。巧合的是，同一天OpenAI也发布了GPT-5.1，两家头部厂商不约而同地将重点放在了"理解力"和"情商

Qoder 全球上线仅两个月，已获得全球数十万开发者的信赖与支持。 为了让每一位开发者都能轻松用上顶尖的 AI 编程工具，Qoder 面向全球开发者推出首购优惠：由原价 10 美元/月直降至 2 美元

在快节奏的企业软件开发环境中，如何快速将想法转化为可执行的代码应用，成为了每个开发团队追求的目标。网易CodeWave智能生成应用的出现，为我们提供了一个全新的解决方案——通过自然语言描述快速构建全栈

最近我在思考一个问题为什么大家都在卷多模态，却很少有人想清楚多模态到底是什么？ 看起来，多模态就是"什么都能处理"，包括文本、图像、视频及音频。各大厂商在这个方向上军备竞赛，模型参数越来越大，支持的模

一、问题背景与需求分析 1.1 问题背景 马上就迎来了硕士论文开题的季节，忙着撰写学位论文的难题又落在了我的头上，一大堆的大量最新论文，让我实在是目不应暇。手动点开每篇记录标题、作者、引用次数，慢得让