首页 时政热点 科技头条 智能AI 安全攻防 数码硬件 开发者生态 汽车 游戏 社会热点 开源推荐 医疗健康 归档 标签 关于

GitHub 热门项目:发电机

摘要

GitHub项目:dynamo 仓库地址:https://github.com/ai-dynamo/dynamo Stars:8159 | 作者:ai-dynamo 项目描述:A Datacenter Scale Distributed Inference Serving Framework ================================================== RE...

dynamo https com github 22dep img shields badge org Dynamo
2026-09-25 1 阅读 约5分钟阅读 GitHub Trending
分享:
字号:
GitHub 项目:dynamo 仓库地址:https://github.com/ai-dynamo/dynamo 星级:8159 | 作者:ai-dynamo 项目描述:数据中心规模的分布式推理服务框架 =================================================== 自述文件内容: ![Dynamo 横幅](./docs/fern/assets/img/dynamo-frontpage-banner.png) [![许可证](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) [![GitHub 发布](https://img.shields.io/github/v/release/ai-dynamo/dynamo)](https://github.com/ai-dynamo/dynamo/releases/latest) [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/ai-dynamo)](https://pypi.org/project/ai-dynamo/) [![询问 DeepWiki](https://deepwiki.com/badge.svg)](https://deepwiki.com/ai-dynamo/dynamo) [![Slack](https://badgen.net/badge/Slack/Join%20ai-dynamo%20workspace/4A154B?icon=slack)](https://ai-dynamo.org/slack) ![社区贡献者](https://img.shields.io/badge/community_contributors-160%2B-brightgreen) | **[文档](https://docs.nvidia.com/dynamo/)** | **[路线图](https://github.com/ai-dynamo/dynamo/issues/9178)** | **[食谱](https://github.com/ai-dynamo/dynamo/tree/main/recipes)** | **[示例](https://github.com/ai-dynamo/dynamo/tree/main/examples)** | **[容器](https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/ai-dynamo/collections/ai-dynamo)** | **[摘要](docs/fern/pages/blog/latest.mdx)** | **[设计提案](https://github.com/ai-dynamo/dynamo/issues?q=is%3Aissue+label%3A%22dep%3Adraft%22%2C%22dep%3Aprofused%22%2C%2 2dep%3A已批准%22%2C%22dep%3A实施%22%2C%22dep%3A已完成%22%2C%22dep%3A延期%22%2C%22dep%3Asuperseed%22)** | **[如何贡献](#community-and-contributing)** | **[Slack](https://ai-dynamo.org/slack)** | 简体中文

# 发电机 **开源、数据中心规模的推理堆栈。** Dynamo 是推理引擎之上的编排层 - 它不会取代 SGLang、TensorRT-LLM 或 vLLM,而是将它们转变为协调的多节点推理系统。分解服务、智能路由、多层 KV 缓存和自动扩展协同工作,可最大限度地提高 LLM、推理、多模式和视频生成工作负载的吞吐量并最大限度地降低延迟。 采用 Rust 构建以提高性能,采用 Python 构建可扩展性。 ## 社区活动 |日期 |活动 |地点 | |:-----|
这篇文章对您有帮助吗?

订阅66必读

每日精选科技资讯,直达你的邮箱