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有人刚刚在跨美国6个州的6块消费级GPU上，通过开放互联网以30 tok/s的速度运行了一个744B参数的模型

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 昨天

一位研究人员推出了Shard，在跨开放互联网的6块消费级GPU上分布式的744B参数模型实现了30 tok/s推理，相较之前的方法提升了15-20倍。

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@sheriyuo: 每个 AI 研究者都应该了解推理加速的原理，而 CUDA Graph 是 vLLM server 的一个核心部分，直接关系到 GPU 利用率。可以一起发到知乎和 X 上，用 LLM 翻译一下就好，好文章应该让更多人看到。 Every A…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-04-21 缓存

A tweet advocating that every AI researcher should understand inference acceleration and highlighting CUDA Graph as a core component of the vLLM server for GPU efficiency.

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有人刚刚在跨美国6个州的6块消费级GPU上，通过开放互联网以30 tok/s的速度运行了一个744B参数的模型

@sheriyuo: 每个 AI 研究者都应该了解推理加速的原理，而 CUDA Graph 是 vLLM server 的一个核心部分，直接关系到 GPU 利用率。 可以一起发到知乎和 X 上，用 LLM 翻译一下就好，好文章应该让更多人看到。 Every A…

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@sheriyuo: 每个 AI 研究者都应该了解推理加速的原理，而 CUDA Graph 是 vLLM server 的一个核心部分，直接关系到 GPU 利用率。可以一起发到知乎和 X 上，用 LLM 翻译一下就好，好文章应该让更多人看到。 Every A…