★
Menu
Beranda Cara Pembuatannya Watchlist Tumpukan
Perangkat Keras ChipBandingkan Chip Server & SistemJaringan MemoriFoundri & Pengemasan Pendinginan
Fasilitas Pusat-Pusat DataDaya ProyekCloud & Komputasi GPU
Kecerdasan Model AIPerangkat Lunak Produk AIBenchmark Makalah RisetKumpulan-Kumpulan Data Konsep-Konsep
Ekosistem Perusahaan-PerusahaanSaham Orang-orangTimeline TrenMasa Depan AI
Pelajari Berita Tanya Data Agen AI
Tentang Tentang kami Metodologi Data & API Penyangkalan
Opsi
DATA & API

Akses JSON baca-saja gratis ke data cache situs.

Mode Gelap

Tampilan Terpandu
Baru mengenal chip, data center, dan jargon model? Kami menjelaskan istilah-istilah kunci saat Anda menjelajah, dalam bahasa yang mudah dipahami. Data yang sama, dilengkapi panduan bawaan.

Tampilan Ahli
Anda sudah memahami seluk-beluknya. Cukup datanya: bersih, cepat, dan ringkas, tanpa penjelasan tambahan. Ini adalah tampilan default.

Bahasa antarmuka
‹ Kembali
Beranda › Konsep-Konsep › Inference

Inference

Konsep Pelatihan & Inferensi

Running the model — now the majority of AI compute and the focus of the buildout.

Anda sedang melihat entri penjelas konsep: apa arti istilah ini dalam bahasa yang mudah dipahami, dan entri-entri yang dikaitkannya.

Inference is every ChatGPT answer, Copilot completion and API call — and as products scaled, it overtook training as the dominant AI workload. It splits into prefill (reading the prompt, compute-bound) and decode (generating tokens, memory-bandwidth-bound), which is why HBM decides serving economics, why engines like vLLM matter, and why hardware now specializes by phase (Rubin CPX). 'Tokens per dollar per watt' is the metric the whole industry is converging on.

Bagaimana ini terhubung ke bagian lain dari stack

Related · 15 Inference

Tautan catatan ini sekilas — klik grup untuk langsung menuju ke sana.

Sumber

vLLM paper ↗

Rekaman ditinjau per 2026-01-15 — lihat Metodologi.