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GPUStack - GPUStack Windows（WSL2）部署指南

GPUStack v2 以高性能推理與生產級穩定性為核心演進方向，對整體架構進行了全面重構，實現了組件間的靈活解耦，並對多推理引擎和異構算力進行了深度優化，充分釋放推理引擎在吞吐、延遲與併發方面的性能潛力。 基於這一架構設計，GPUStack v2 聚焦 Linux 原生環境，以充分利用其在生態和 AI 基礎設施領域的成熟優勢。 對於 Windows 用户，推薦通過 WSL2（W

大語言模型 , vLLM , yyds乾貨盤點 , 模型推理 , 人工智能 , 深度學習 , wsl2 , GPUSTACK

GPUStack - GPUStack Windows（WSL2）部署指南

GPUStack v2 以高性能推理與生產級穩定性為核心演進方向，對整體架構進行了全面重構，實現了組件間的靈活解耦，並對多推理引擎和異構算力進行了深度優化，充分釋放推理引擎在吞吐、延遲與併發方面的性能潛力。 基於這一架構設計，GPUStack v2 聚焦 Linux 原生環境，以充分利用其在生態和 AI 基礎設施領域的成熟優勢。 對於 Windows 用户，推薦通過 WSL2（Windows Su

generative-ai , llm , 人工智能 , Docker

GPUStack - GPUStack v2：推理加速釋放算力潛能，開源重塑大模型推理下半場

2025 年是大模型推理技術發展的關鍵之年。自年初 DeepSeek R1 發佈引發全民關注以來，推理框架加速需求暴漲，推理優化的戰場驟然升温。以 vLLM、SGLang、MindIE 為代表的高性能推理引擎，以及 FlashInfer、FlashAttention、ATB 等底層加速庫不斷突破性能瓶頸，相比年初，部分前沿框架的推理性能提升已達 3 到 4 倍以上。 隨着 Agent 應用的爆發和

generative-ai , llm , 容器 , 人工智能 , 深度學習

GPUStack - GPUStack v2：推理加速釋放算力潛能，開源重塑大模型推理下半場

2025 年是大模型推理技術發展的關鍵之年。自年初 DeepSeek R1 發佈引發全民關注以來，推理框架加速需求暴漲，推理優化的戰場驟然升温。以 vLLM、SGLang、MindIE 為代表的高性能推理引擎，以及 FlashInfer、FlashAttention、ATB 等底層加速庫不斷突破性能瓶頸，相比年初，部分前沿框架的推理性能提升已達 3 到 4 倍以上。 隨着 Agent

vLLM , 高性能推理 , 大模型推理 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 深度學習 , 大模型 , SGLang