★
Меню
Главная Как это устроено Список наблюдения Стек
Аппаратное обеспечение ЧипыСравнить чипы Серверы и системыСетевая инфраструктура ПамятьFoundry и упаковка Охлаждение
Объекты инфраструктуры Центры обработки данныхЭлектропотребление ПроектыОблачные вычисления и GPU
Интеллект AI-моделиПрограммное обеспечение AI-продуктыБенчмарки Научные статьиДатасеты Концепции
Экосистема КомпанииАкции ЛюдиХронология ТенденцииБудущее ИИ
Обучение Новости Запрос к данным ИИ-агенты
О сайте О нас Методология Данные и API Отказ от ответственности
Параметры
ДАННЫЕ И API

Бесплатный доступ только для чтения к кешированным данным сайта в формате JSON.

Тёмная тема

Режим с подсказками
Не знакомы с терминологией чипов, дата-центров и моделей? Мы объясняем ключевые понятия прямо в процессе просмотра, простым языком. Те же данные, со встроенной подсказкой.

Экспертный режим
Вы уже знаете стек. Только данные: чистые, быстрые и компактные, без лишних пояснений. Это вид по умолчанию.

Язык интерфейса
‹ Назад

Inference

Концепция Обучение и инференс

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

Перед вами запись-пояснение к понятию: что этот термин означает простыми словами и какие записи он объединяет.

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.

Место в общей экосистеме

Related · 15 Inference

Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.

Источники

vLLM paper ↗

Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.