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大模型服务底座的技术框架与架构解析

前言

在大规模计算任务的需求下，分布式计算是实现大模型服务底座的关键。通过分布式资源管理，底座能够在不同节点间高效调度计算资源，如CPU、GPU、内存等。此架构不仅能保证高效计算，还能通过动态资源分配避免资源的浪费，实现计算负载的最优化。

大模型服务底座是指支撑大规模人工智能模型（如深度学习、大语言模型等）运行与部署的技术平台。其核心目标是通过构建灵活、高效、可扩展的服务架构，为不同场景提供稳定的计算支持与智能服务。大模型服务底座不仅要处理复杂的计算任务，还需保证其可靠性、低延迟与高效能。

深度学习框架是大模