原理演示 · 简化 Token 计数
同一段背景，不必重复计算。
三个请求共享同一段前缀，各自追加 128 个 Token。切换前缀复用，观察需要新处理的 Token 数。
假设：前缀完全一致、缓存已经命中、不考虑淘汰与传输。Token 减少比例不等于加速比例。
未复用
本次设置
避免重复处理
OPENLAB / UNDER THE MODEL
好用的 AI，
从底层开始。
走到模型背后，探索推理、缓存、算子与算力调度。
把开源项目变成看得懂、能复现的系统实验。
现在可以：浏览项目、体验原理、设计实验、导出评审方案。
GPU 实测与在线执行将在资源验收后开放。
COMPUTE / PLANNED8 × 96 GB
01模型服务
02独立学习
03独立学习
04系统实验
05系统实验
06系统实验
07系统实验
08机动资源
PCIe / SM120规划示意 · 非实时状态
认识项目从问题理解技术
解释原理先理解，再运行
验证方法保留过程与证据
回到社区复现、纠错与贡献
A NEW LAYER OF OPENLAB
应用之下，还有一个值得探索的世界。
AI Infra 独立于现有应用项目目录，
规划通过受控模型服务与已有 Agent 实验连接。
FOR REVIEWERS
八张卡，需要一个说得清的理由。
持续模型服务、独立学习席位与多卡实验能否同时开展？
调整需求，比较 2、4、8 卡的资源预算。
证据约定
项目资料与官方来源已整理；浏览器原理演示不调用 GPU。硬件兼容、性能和开放席位必须通过指定整机实测后更新。页面没有真实吞吐排行榜。
01 / OPEN SOURCE EXPLORER
从一个好问题，找到一个好项目。
关注推理、缓存、算子、异构计算与后训练。关注度以公开生态与维护信号说明，不用 Star 数代替适用性。
资料核查：2026-10-30 · 本地部署待验证
没有找到匹配的项目
尝试搜索“缓存”“推理”或清除筛选。
02 / LEARN THE MECHANISM
先把原理看明白。
下面的互动在浏览器中运行。它们解释计算过程，不是 GPU 实测，也不预测具体模型的速度。
结构示意 · 无性能预测
卡多了，工作怎样分？
四张 GPU 可以各自接待请求，也可以协作处理一个模型。组织方式决定显存需求和通信模式。
真实配置还受模型结构、显存、PCIe 拓扑、框架支持和并发影响。
计算图示意 · 无 GPU 执行
少搬一次数据，也是一种优化。
以 y = ReLU(x + b) 为例，观察分开的两个算子与融合算子如何处理中间结果。
只计算这一个中间张量的读写次数。实际收益取决于形状、带宽、寄存器与编译结果。
概念上的 Kernel 启动次数
中间张量全局内存读写
NEXT / REPRODUCIBLE EXPERIMENTS
资源到位后，接着做哪些实验？
一份结果必须能被复核
固定模型、代码提交、镜像、精度、输入输出长度和并发；记录正确性、首 Token 延迟、逐 Token 延迟、吞吐、峰值显存与实际内核。保留失败项、原始日志和复现命令。
03 / CAPACITY, WITH REASONS
为什么是八卡？让需求来回答。
单卡可以入门。八卡的理由，是服务、学习与多卡实验的同期需求。以下参数均为可修改的规划假设。
每日资源需求GPU·小时
每日规划容量GPU·小时
峰值占卡需求张整卡
| 配置 | 规划卡时 | 卡时余量 | 卡数 / 排期 |
|---|
需求 = Σ（占卡数 × 小时）；容量 = 卡数 × 开放小时 × 可安排比例。余量不代表模型能装入显存，也不代表达到性能目标。
HARDWARE BOUNDARIES
明确硬件边界，才能确定实验边界。
拟采购 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition。八卡共 768GB，需软件并行使用，不是自动合并的统一显存池。
可研究多卡推理与通信开销。P2P 要在拟交付整机验证；DeepEP 核心路径另需相应互联资源。
按八卡各 600W 计算，未含 CPU、风扇与电源损耗。机房供电、制冷和整机功耗须向供应商核实。
04 / DESIGN REVIEW
AI Infra 专区整体建设方案
评审版 1.0 · 2026-10-30 · 资源与正式排期待确认
建议决策
先确认实验与运营需求，再锁定八卡采购配置。
本期上线项目研究、原理互动和建设评审。以代表性任务借测验证作为采购依据；以可复现实验和开放服务质量作为后续验收目标。
本次评审意见
可在本设备保存评审记录并随方案下载。内容仅存浏览器，不会提交到服务器。