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AMD |推出 vLLM

2026-05-23 13:10:11 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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第二个条件是缩短主体与相机之间的对焦距离,同时增大主体与背景之间的距离。很多人只顾着调光圈,却忽略了距离对虚化效果的影响。实际上,相机离拍摄对象越近,背景越容易失焦;而主体离背景越远,背景虚化也会越明显。举个简单的例子:用同一个光圈拍一个人,如果这个人贴着墙站着,背景几乎不会虚化;但如果这个人站在离墙两三米甚至更远的地方,背景的虚化程度就会大幅提升。这是因为景深不仅受光圈影响,还受到拍摄距离和被摄物到背景的距离共同决定。所以在实际操作中,可以让被摄主体离背景稍远一些,同时相机尽量靠近主体对焦,两个距离变量同时调整,虚化效果会非常理想。

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  • 最后更新  2026-05-23 13:10:11
  • 最新版本  vf59480d503c8
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  • 应用分类 ios-Android 52网赚
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