在 AI 图像生成过程中，CPU 与 GPU 的协同效应对系统的整体性能至关重要。 测试表明，与 RTX 4090 显卡搭配使用时，相较于核心数量，CPU 主频对性能的影响更为显著。这颠覆了传统认知中对多核企业级处理器的推崇，也证明了高主频消费级 CPU 不仅能大幅提升生成速度，还可以有效降低硬件成本。 CPU 主频对图像生成速度的影响 在文生图过程中，CPU 为 GPU 预处理数据。更高的 CPU 主频可以加速指令集的准备和传输效率，使得 GPU 无需等待便可保持满载运行。测试显示，相比于低频企业级 CPU，高频消费级 CPU 可将 GPU 的利用率提升 150% 以上。 测试框架: 在 ComfyUI上运行Stable Diffusion 1.8.0，
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Qwen2.5-VL-72B-Instruct 以更精确的视觉解析特性横扫 OCR、长视频理解、工业图表解析；Gemma3-27B 则主打高算力性价比，用极简算力撬动顶尖视觉 LLM。 从影像的精微解析到海量文档的秒级结构化，PPIO派欧云上新的「视觉+语言」超能LLM组合将突破传统 AI 应用效能边界。 模型简介 1. Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct Qwen2.5-VL 是 Qwen2.5 系列中的视觉语言模型。从最新的实测数据测评来看，Qwen2.5-VL 在文档解析、视觉问答、视频理解及智能体测试四大场景均展现全方位领先优势，其中 OCR 精度超越主流方案 30% 以上，AITZ智能体任务以绝对优势领跑行业。 即在具体应用中，模型能识别常见物体、分析文本图表与布局。可推理并动态指导工具使用，支持理解超 1 小时长视频并捕捉关键事件，通过生成边界框或点定位图像物体，并且支持发票、表格等扫描数据的结构化输出。
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545% 的成本利润率，是 DeepSeek 抛出的诱人数字，还是触手可及的未来？ 这场由开源所引发的 AI 技术平民化浪潮，又将如何重塑 AI Infra 的格局？ 3 月 5 日，PPIO派欧云联合创始人兼 CTO 王闻宇做客「CSDN AI 进化论」，深度剖析 DeepSeek 开源周背后的技术逻辑与生态影响，揭示了这场技术盛宴中蕴藏的机遇与挑战。 王闻宇认为： * DeepSeek 声称的 545% 成本利润率虽难以完全复现，但揭示了 AI Infra 盈利能力的巨大潜力，指引我们不断逼近这个目标； * DeepSeek 类似于 AI 领域的瓦特，通过降低技术门槛和开源策略，预示着 AI 应用的平民化和算力需求的爆发式增长； * DeepSeek 在现有硬件限制下，充分发挥软件和集群能力，是典型的“硬件定义软件”
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QwQ 系列推理模型在 AI 界久负盛名。 2025 年 3 月 6 日凌晨，阿里巴巴正式发布并开源了其中极具潜力的 QwQ-32B 模型。与传统的指令调优模型相比，QwQ 具备卓越的思考和推理能力，能够在下游任务中实现显著增强的性能，尤其是在解决困难问题方面表现突出。 Ⅰ. 模型简介：中型推理的实力担当 QwQ-32B 是一款 320 亿参数的中型推理模型，在与最先进的推理模型，如 DeepSeek-R1、o1-mini 的对比中，也能展现出极具竞争力的性能。 该模型在一系列评估数学、编码和结构化推理的基准上进行了测试。 在 AIME24 数学测试、LiveCodeBench 编码测试中，QwQ-32B 均紧追 DeepSeek - R1 。在 IFEval 测试、LiveBench、BFCL 通用技能评估方面，QwQ-32B 分别以
作为国内最早上线 DeepSeek 全模型的 API 供应商之一，PPIO派欧云致力于为AI开发者和企业提供低成本、稳定可靠、接入简单的大模型 API 和 GPU 算力服务。 目前我们又推出了高性能版 Deepseek-r1-turbo，Deepseek-v3-turbo 模型，重新定义推理性能边界！ Ⅰ. 模型性能解读 * Turbo 系列模型依旧保持全参数满血版，无性能损失。 * 吞吐速度达到 30+TPS，相较于 2 月版本增长 3 倍，满足高并发场景需求。Max output 由 8k 增加至 16k，支持更长文本生成。 * 依旧保持 99.9% 高服务可用性，为企业级用户保驾护航。 Ⅱ. AI 低成本赋能 PPIO派欧云与 Deepseek 官方模型保持基础定价一致，但为助力 AI 技术普惠化，
DeepSeek MoE架构采用跨节点专家并行（EP）架构，在提升推理系统性能方面展现出巨大潜力。这一架构在发展进程中也面临诸多挑战，其未来究竟是会成为行业的主流方向，还是仅适用于特定场景，成为特定领域的最优解，引发了广泛的讨论。 PPIO派欧云作为专注于分布式推理的AI infra公司，致力于探索前沿推理加速技术。PD分离（prefill-decode分离）作为一种新兴的推理范式，是我们近期重要的研究方向之一，其对EP架构的发展产生了深远影响。 一、EP 架构的技术优势与潜力 （一）提升系统吞吐能力 EP 架构通过增大 batch size，充分挖掘 GPU 矩阵乘法的并行计算潜力，显著提升系统的吞吐能力。在深度学习模型的推理阶段，较大的 batch size 能够让 GPU 在单位时间内处理更多数据。 以图像识别模型为例，当 batch size 增大时，GPU 可以同时对更多张图片进行特征提取与分类运算，大大加快了推理速度。这种机制充分利用了 GPU 的并行计算资源，使模型在数据处理效率上得到质的提升，
开源周内传来新消息，DeepSeek 正式发布了 DeepGEMM 开源库。 这是一个专为稠密和 MoE 模型设计的FP8 GEMM计算库，特别为 DeepSeek - V3/R1等MoE FP8量化模型的训练和推理提供了强有力的支持。 DeepGEMM 针对英伟达 Hopper 架构 GPU (如H100，H200，H800）进行了深度优化。 主要特点是代码简洁（核心部分仅300行左右）但性能出色，在各种矩阵形状下都能够媲美甚至超越专家调优的库。 作为一家专注于提供高性能 AI 计算服务的云平台，PPIO派欧云已经部署了大量 MoE FP8 量化模型（例如 DeepSeek FP8 版本）。 为了更好地利用 DeepGEMM 技术，提升这类模型的推理效率，PPIO 第一时间对 DeepGEMM 的性能进行了全面测试。 在了解具体测试数据之前，我们先来熟悉一些相关的基础概念。 什么是
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今天，DeepSeek 在继 FlashMLA 之后，推出了第二个 OpenSourceWeek 开源项目——DeepEP。 作为首个专为 MoE（Mixture-of-Experts）训练与推理设计的开源 EP 通信库，DeepEP 在 EP（Expert Parallelism）领域迈出了重要一步，旨在为 MoE 模型提供低时延、高带宽、高吞吐的卡间和节点间通信能力。 根据测试结果，DeepEP 在节点内部的多卡通信中表现接近带宽上限，同时节点间通信效率也显著提升。 什么是EP？ 在深入了解 DeepEP 之前，我们需要先理解什么是 EP。 EP 是一种专为 MoE 设计的分布式计算方法。而 MoE 是一种基于 Transformer 的模型架构，采用稀疏策略，使其相比传统的密集模型在训练时更加轻量化。 在这种 MoE 神经网络架构中，
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