12:38Dylan Patel (SemiAnalysis)@dylan522p该分析报告对 DeepSeek 推理系统在多种硬件平台上的性能进行了详细评估,包括 NVIDIA GB200 NVL72、Blackwell、AMD MI355X 以及华为的芯片。报告还提供了过去 44 天内每日性能随时间变化的追踪数据。这些数据对于理解不同硬件在 AI 推理任务中的实际表现和稳定性具有重要参考价值,尤其适合关注硬件选型和性能优化的 AI 工程师。行业DeepSeek推理性能GB200 NVL72BlackwellAMD MI355X华为硬件对比10 个信源在谈推荐理由:这份 44 天的性能追踪数据对做 AI 推理部署的团队很有价值,能直观对比 NVIDIA、AMD 和华为硬件的实际表现,建议点开看具体趋势。原文
01:46Fireworks AI@FireworksAI_HQ在 MSBuild 大会第二天,Fireworks AI 的 @chahvivi 将主持一场现场演示,主题是如何超越通用基础模型,聚焦定制化、推理性能以及生产级 AI 的规模化部署。活动包含真实案例研究,旨在帮助开发者理解如何将 AI 从实验阶段推向实际应用。该演示在 build.microsoft.com 上可观看,适合关注 AI 工程化和部署的团队。行业MSBuildFireworks AI定制化推理性能AI 部署推荐理由:Fireworks AI 的演示直击 AI 落地的核心痛点——定制化和推理性能,做 AI 工程化的团队值得一看,能学到如何把模型从实验推到生产级规模。原文