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平衡 AI 推理成本和性能的艺术
了解如何降低生产智能的成本：通过全栈优势平衡 AI 的推理成本与性能，从而降低每词元 (token) 的成本，并充分利用 AI 模型的能力。
IT 领导者的战略指南：以最优性能和每 token 成本部署 AI
本指南面向在当今快速变化的技术环境中应对推理性能挑战的 IT 领导者。它解释了 AI 用例如何影响性能衡量与优化，并提供策略以确保最佳性能、可靠性和效率。通过深入洞察、框架和案例，本指南为决策者提供有效评估、部署和扩展 AI 解决方案所需的知识。
推理类型的多样性
了解哪种 NVIDIA AI 推理解决方案适合您的需求，在峰值性能、高吞吐量与超低延迟之间取得平衡 —— 这是大规模部署大语言模型 (LLM) 的关键。
AI 的每 token 成本
获取切实可行的策略和经过验证的最佳实践，以优化每 token 的成本，并在专家指导下最大化资源利用。
LLM 用例需求及其影响
了解不同的 AI 应用如何驱动独特的基础设施需求，这些需求需要在计算、网络和软件上采取定制化方法。
推理性能的衡量指标
了解需要衡量的指标，包括延迟、吞吐量、能效等，以确保成功评估 AI 基础设施的性能并最大化其投资回报率 (ROI)。
