问题：算力贵，利用率低
你花了上百万元买下顶级 GPU 跑 AI，但实际利用率往往不到一半，宝贵的算力在「空转」中悄悄流失。
WHAT IS INFEREX
Inferex 到底在做什么？
一句话：让你已经买好的昂贵 GPU，发挥出 3~4 倍的真实算力。
方案：底层推理加速
Inferex 不改变你的模型、不改变你的业务逻辑，只在推理引擎底层做深度优化，让每一块 GPU「物尽其用」。
结果：同机三倍产出
同样一台机器，吞吐量提升至 3~4 倍，相当于「白送」你两三台同款 GPU，而答案质量几乎无差别。
CORE TECHNOLOGY
怎么做到的？就靠这三招
小白也能听懂的解释，背后是业界前沿的工程实现。
01
「瘦身」 · 量化压缩 AWQ / FP4
把模型从 200 斤减到 50 斤，脑子没变笨
通过 AWQ、FP4 等量化技术，把庞大的模型权重压缩到原来的几分之一。模型体积更小、计算更快、显存占用更低，但推理精度几乎无损——跑得更快，答得一样准。
- 显存占用大幅下降，单卡可承载更大模型
- 计算量减少，单次响应延迟更低
- 精度损失控制在可接受范围内
200原始模型
50量化后
02
「抢答」 · 推测解码 Speculative Decoding
小模型先猜，大模型只负责检查对不对
让一个轻量的小模型快速「抢答」生成候选结果，再由大模型一次性验证是否正确。大部分内容一次通过，相比从头逐字生成，速度可提升约 3 倍。
- 小模型并行猜测，大模型批量校验
- 生成速度成倍提升，结果与原模型一致
- 对长文本生成场景收益尤为明显
小模型抢答
大模型校验
03
「排队优化」 · 连续批处理 Continuous Batching
像高速 ETC 一样，绝不让 GPU 闲着
传统批处理要等一批请求全部完成才能放下一批，GPU 经常「空等」。连续批处理像 ETC 不停车收费，请求来了就智能插队、动态填充，让 GPU 时刻满载运转。
- 动态调度，已完成的请求即时让位
- GPU 利用率持续维持在高位
- 高并发场景吞吐显著提升
GPU
PERFORMANCE
立竿见影的性能对比
同一台机器，优化前后的真实差距一目了然。
每秒可处理请求数（QPS）
吞吐量+300%
100 → 300~400 请求/秒
显存占用-60%
量化压缩后显存大幅释放
单位成本-75%
同样产出所需算力大幅降低
答案质量≈ 100%
精度近乎无损，业务无感知
HARDWARE SUPPORT
支持的 GPU 型号（全覆盖）
广泛兼容 NVIDIA 各代 GPU 硬件。落地时会针对客户现有机型做定向适配与试点，达到立竿见影的降本增效效果。支持的型号包括但不限于：
最新一代
Blackwell 架构
B200B100GB200
当前主力
Hopper 架构
H200H100H800
广泛部署
Ampere 架构
A100A800A40A30A10
高性价比
Ada Lovelace 架构
L40SL4
BUSINESS VALUE
对你的业务意味着什么
不是炫技，而是真金白银的成本与体验提升。
大幅降低算力成本
同样的业务量，所需 GPU 数量成倍下降，硬件采购与电力运维成本随之大幅降低。
承载更高并发
现有机器即可支撑数倍用户量，业务高峰不再「卡顿」，无需紧急扩容。
更快的响应体验
更低的推理延迟带来更流畅的产品体验，直接提升用户满意度与留存。
无缝接入，业务无感
不改模型、不改业务代码，底层替换推理引擎即可享受加速，迁移成本极低。
绿色低碳
更高的算力利用率意味着更低的单位能耗，助力企业实现可持续发展目标。
私有化部署
支持在客户自有环境中部署，数据不出域，安全合规更有保障。
HOW IT WORKS
四步落地，快速见效
从评估到上线，全程陪跑，风险可控。
-
1
现状评估
梳理现有 GPU 机型、模型与业务负载，明确优化空间与目标。
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2
定向适配
针对客户主力机型做针对性优化与量化方案设计。
-
3
试点验证
小范围试点跑通，用真实数据验证吞吐、延迟与成本收益。
-
4
规模上线
验证达标后全面铺开，持续监控与调优，长期降本增效。