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AI推理跑得慢？从算力匹配到弹性扩展的实战思路很多团队把推理慢归咎于模型太大，其实瓶颈常在算力与显存匹配、并发调度和弹性扩容策略上。本文从真实场景出发，拆解推理延迟的常见来源，给出GPU选型与横向扩展的落地建议，帮你在成本与性能之间找到平衡点。https://news.xiumiyun.com/3928.html- AI服务器真要上GPU吗？我见过不少配置卡在预算和散热上一台双路A100整机报价常在20万以上，而多数团队真实的推理负载连RTX 4090 24GB都用不满。算力选型先看模型能不能装进显存，再看带宽和散热能不能撑住长时间跑，最后才谈集群扩展。你现在的预算更适合单卡起步还是直接上整机？https://news.xiumiyun.com/3999.html
- Meta开源Astryx设计系统，150+组件原生支持AI工作流Meta把内部打磨八年的React设计系统Astryx开源了，150多个组件默认满足WCAG 2.1 AA，还用StyleX把样式编译成无冲突原子CSS。它自带CLI和MCP工具链，能直接把组件源码导出到你的仓库。想省掉自建设计系统那半年，…https://news.xiumiyun.com/4130.html