精选 - 群联博客

为什么内存填满会导致人工智能性能下降：键值缓存、上下文和隐藏故障

经过里克·艾伦 | 2026 年 7 月 23 日 | 10 min read

了解键值缓存增长如何悄无声息地降低 AI 推理性能，以及为什么内存感知型基础设施对于扩展现代 AI 工作负载至关重要。AI 推理性能通常会在 GPU 达到计算极限之前很久就开始下降，因为键值缓存的增长…….

经过奥斯卡·孔特雷拉斯 | 2026 年 7 月 21 日 | 10 min read

企业应用越来越依赖可预测的超低延迟存储来支持人工智能、实时分析、金融服务和其他对延迟敏感的工作负载。本文将解释为什么毫秒级延迟至关重要，以及存储延迟如何影响业务…….

经过里克·艾伦 | 2026 年 7 月 16 日 | 9 min read

混合专家架构能够处理更大规模的模型，同时每个令牌仅激活模型的一小部分参数。这使其非常适合本地人工智能，但完整的模型仍然需要保持在内存中的可访问性。以下解释了这一点的重要性…….

经过林恩凯利 | 2026 年 7 月 14 日 | 3 min read

群联电子在2026年斩获多项大奖，彰显了其在人工智能、企业存储、存储软件、大容量硬件、医疗数据基础设施和B2B营销等领域取得的卓越行业成就。从2026年台湾精品金奖到多项COMPUTEX大奖…….

经过希瑟·戴维斯 | 2026 年 7 月 11 日 | 8 min read

人工智能推理、推荐引擎和分析工作负载正在暴露传统架构无法应对的存储瓶颈。本文将解释为什么读取优化型企业级固态硬盘 (SSD) 可以提高吞吐量、降低延迟并帮助人工智能…….