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企業在部署大型語言模型（LLM）時面臨着重大挑戰。主要問題包括管理處理大量數據所需的巨大計算需求、實現低延遲，以及確保 CPU 密集型任務（如調度和內存分配）與 GPU 密集型計算之間的最佳平衡。反覆處理類似輸入進一步加劇了許多系統中的低效率，導致冗餘計算，從而降低整體性能。此外，實時生成結構化輸出（如 JSON 或 XML）也引入了額外的延遲，使得應用程序難以在規模上提供快速、可靠、成本效益高的 ⌘ Read more