【AI驱动】 本文从技术架构的全局视角出发，详细剖析了大模型推理服务的全景图。文章指出，随着 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 等大模型的发布，推理性能成为优化的关键领域，其提升涉及芯片层、编程语言层、深度学习框架层、推理加速层、大模型层、计算平台层、应用编排层和流量管理层等多个技术层级的协同优化。文章逐一介绍了各层级的关键技术和代表性方案，如芯片层的 NVIDIA、AMD 和国内的平头哥、华为 Ascend；推理加速层的 vLLM、TensorRT-LLM 和阿里云的 BladeLLM；以及流量管理层的 Higress 和阿里云云原生 API 网关等。通过这些内容，文章展示了大模型推理服务的全貌，并强调了各层级优化对提升推理性能、降低成本和改善用户体验的重要性。