待验证50% 置信事实精确时间
DeepSeek-Infer采用一步调度（One-step Scheduling），使调度决策与GPU计算重叠进行以隐藏调度开销。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/23
首次发现
来源
DeepSeek开源推理框架DeepInfer全解析：大模型推理优化揭秘
bilibili程序员暮闲2026/10/23
涉及实体
相关事实
待验证Deep 模式花费更多推理预算，用于追踪数据完整流向、检查并发竞态条件和挖掘特定输入组合下的缺陷。71% 相似待验证DeepSeek-Infer专门优化了模型执行、采样和算子，并考虑了多卡分工与专家负载均衡。71% 相似待验证DeepInfer使CPU在GPU运行当前批次时提前排好下一批请求，默认开启；专家副本每万步重排一次，负载最不均衡的卡与平均负载只差9%，并实现批次不变性。71% 相似待验证DeepSeek 极简模式搭配 Max 往往能激发出模型最强的推理能力，代价是响应延迟更长、token消耗更高69% 相似待验证DeepSeek-V2引入Multi-Head Latent Attention（MLA）机制和DeepSeekMoE架构，其每百万token推理成本约为同期GPT-4级别模型的百分之一69% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1088526MCP
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