推理时代算力架构与专用芯片的技术演进路径是什么？

推理时代算力架构的核心在于从“规模化”转向“精细化”，重点优化Token成本的低延迟、调度算法和缓存管理。在芯片层面，专用推理芯片如Groq LPU应运而生，其遵循“软件优先、可编程流水线、确定性计算、片上存储”原则，摒弃传统GPU复杂缓存层级，聚焦推理数据流优化。LPU与GPU形成异构计算体系：GPU擅长处理计算密集的预填充阶段，而LPU凭借高SRAM带宽和低延迟特性，加速内存受限的解码阶段，消除动态调度产生的硬件冗余与延迟。在网络互联层面，超节点架构通过高速互联、统一内存地址空间和内存池化，精准适配推理高并发、实时交互和大显存消耗需求。超节点支持全局KV缓存共享与复用，可处理超长上下文，增强模型执行长期任务的能力。此外，以太网交换机结合RDMA技术，凭借普适性和经济性，正逐步成为AI数据中心网络架构的主流选择，替代部分高成本专用网络方案。