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Strata的核心做法是当专家不在GPU上时由CPU直接在内存中就地计算，GPU并行处理缓存中的专家，使内存成为第二个计算域而非慢速虚拟显存
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65%
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10/5/2026
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Unverified专家卸载策略将不常激活的专家留在 CPU 内存，路由器选中时才临时搬运至 GPU 显存75% similarVerified本地运行大模型时GPU显存往往比算力更关键，选择硬件时应优先关注显存容量而非性能跑分72% similarUnverified首次生成慢、后续快的现象源于GPU计算图编译与缓存机制，第一次运行需将计算图编译为适配硬件的底层指令，结果缓存后后续可复用71% similarUnverified对于批量图像处理等高度可并行化任务，GPU 并行计算的速度可以比 CPU 快一到两个数量级70% similarVerifiedTensorRT通过算子融合、内核自动调优和内存优化来释放GPU硬件潜力70% similar
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