第七章：大语言模型（LLM）加速专题

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第七章：大语言模型（LLM）加速专题第七章：大语言模型（LLM）加速专题 ——一场静默却重塑算力文明边界的范式革命当人类第一次在硅基芯片上刻下逻辑门，我们驯服的是布尔世界的确定性；当GPU以并行洪流冲垮科学计算的堤坝，我们释放的是浮点运算的暴力美学；而今天，在Transformer架构掀起的语义海啸席卷全球之后，我们正站在一个更幽微、更磅礴的临界点上：不是如何让模型更大，而是如何让理解更快、更省、更可信地抵达终端——这已不再是工程优化的尾声，而是智能时代基础设施的序章。第七章，不单是TensorRT知识体系中的一节技术插页，它是一面棱镜，折射出AI工业化进程中一次根本性的重心迁移：从“能跑起来”到“必须跑得对、跑得稳、跑得久、跑得广”。