发生了什么
通过将多台搭载8颗GPU的NVIDIA B200服务器经由RoCEv2 CX-7以太网互联，并采用PD disaggregation（流水线解耦）推理优化，配合vLLM开源引擎和Dynamo推理编排器，单GPU令牌吞吐量最高提升7倍，每百万令牌成本相应降低7倍。
为什么值得关注
该文披露了AI推理基础设施层面的重大优化成果，涉及B200硬件、RoCEv2网络、vLLM与Dynamo等具体开源项目，量化指标明确（7倍吞吐与成本下降），对AI推理成本和规模化部署具有直接商业参考价值。
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通过将多台搭载8颗GPU的NVIDIA B200服务器经由RoCEv2 CX-7以太
通过将多台搭载8颗GPU的NVIDIA B200服务器经由RoCEv2 CX-7以太网互联，并采用PD disaggregation（流水线解耦）推理优化，配合vLLM开源引擎和Dynamo推理编排器，单GPU令牌吞吐量最高提升7倍，每百万令牌成本相应降低7倍。
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