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AMD |推出 vLLM

2026-05-29 00:41:07 新浪新闻
科技媒体 Wccftech 昨日(5 月 11 日)推出博文,报道称 AMD 推出 vLLM-ATOM 插件,在不改动现有 vLLM 命令、API 和工作流的前提下,提高 DeepSeek-R1、Kimi-K2 和 gpt-oss-120B 等大语言模型推理性能。AMD 本次推出的 vLLM 插件提供了一套更贴近 AMD Instinct GPU 的推理优化方案,尽量不改变开发者现有使用方法,让用户继续使用原有 vLLM 命令、API 和端到端工作流,而插件会在后台接管优化。vLLM-ATOM 插件重点面向 Instinct MI350、MI400,以及 MI355X 等 GPU。从架构上看,vLLM-ATOM 分成 3 层:对企业和开发者来说,这套办法的核心价值不只是“更快”,还在于部署门槛更低。AMD 把它包装成“零学习成本”,意味着现有基于 vLLM 的服务流程理论上可以平滑迁移到 AMD 后端。与一般“单次调用”推理工具不同,它更指出请求调度、KV 缓存和连续批解决,适合企业把模型做成长期在线服务。该插件支持多个模型,包括 Qwen3、DeepSeek、GLM、gpt-oss、Kimi 等,并覆盖 MoE、混合 MoE、稠密模型,以及文本加视觉的 VLM 场景。IT之家注:vLLM 是面向大语言模型安排的开源推理框架,重点优化高并发服务场景下的吞吐和显存利用率。该插件声援的代表模型包括 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8、DeepSeek-R1-0528、openai / gpt-oss-120b 和 amd / Kimi-K2.5-MXFP4。
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对于设计新手来说,使用477C进行配色时有几个常见误区值得注意。第一是过度依赖屏幕预览,认为显示器上看到的颜色就是最终印刷效果,事实上不同显示器的色域和校准状态差异较大,屏幕预览只能作为大方向参考。第二是忽视不同材质对颜色的吸收差异,同一个看22影视色号印在塑料上、金属上、纸张上和织物上,最终呈现的视觉效果可能相差甚远,设计方案需要根据具体承印物进行调整和验证。第三是在设计文件中只标注色名而不标注完整色号,这会给后续制版和印刷带来不必要的沟通成本,规范的做法是始终在设计文件的色彩说明中注明完整的潘通编号。

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