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NVIDIA 在 PyTorchCon 2026 讲解智能体负载在 Vera Rubin 上的性能优化
NVIDIA 的 Ujval Kapasi 在 #PyTorchCon 2026 发表主题演讲，分析智能体工作负载对 PyTorch 技术栈的要求。一次请求可能触发长链推理、工具调用、代码执行、数据搬运和分布式推理，带来新的瓶颈。演讲以 Vera Rubin 为案例，覆盖 CPU、GPU、内存与网络的软硬件协同设计，并介绍 PyTorch、Triton 和 vLLM 在该平台上的软件优化工作。
当前结论
NVIDIA 的人拆解了跑智能体负载时 PyTorch、Triton、vLLM 在 Vera Rubin 上的优化思路，做推理部署的可以看看。
11 个信源58° AI 热度最后更新 2026/10/20 17:44:56
证据链
11 个信源冲突核查
现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件，不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据，不自动推断冲突。