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部署工程 最新动态

把模型跑起来的工程实践:推理优化、显存与成本、Serving 架构与基础设施选型。

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10月2日周五第 21–27 条
9月29日周二
9月24日周四
  1. Microsoft Research62

    微软研究院:将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航

    微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU,可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。

    推荐理由:微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的瓶颈,并给出可复用的卸载工具链,读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。

9月9日周三
  1. Mistral AI62

    Mistral 用 AI 智能体迁移 4 万行 Fortran 77 遗留代码

    Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++,该代码库没有测试套件也没有集中文档。团队先搭建数值对齐测试框架,用 Skill.md 引导智能体导出状态快照并在 C++ 侧校验,再用 Vibe CLI 启动上百个智能体解析调用树、结合 Mistral OCR 整理散落的 PDF 文档并逐节点提交 PR。

    推荐理由:Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 的完整流程,其中先建数值对齐测试再迁移的做法可迁移到其他遗留系统改造。

8月20日周四
7月29日周三
  1. Berkeley AI Research60

    从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon

    Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX,通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核成为知识库并适配为 Apple Silicon 内核。

    推荐理由:读者可以看到 CUDA 内核经验如何被结构化迁移到 Apple Silicon,以及翻译层对性能差距的具体贡献。