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EXL阐述了企业级AI服务框架的工程原则，并指出，模型周边的系统正日益决定企业能否可靠、经济且大规模地交付AI。其建议聚焦于架构、内存管理、调度和优化，并主张根据工作负载需求指导设计，根据实测瓶颈推动改进。 EXL认为，随着模型不断变化，这些周边基础设施正成为竞争优势的来源。该文章刊载于《麻省理工科技评论》，但由EXL撰写，并非该刊编辑团队的作品。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
沿着报道，了解事件的不同侧面。
文章指出，企业 AI 的竞争优势越来越取决于模型周围的服务运行框架：其架构、内存管理、调度和优化决定了 AI 能否以可靠、经济且可扩展的方式交付。文章建议根据工作负载需求进行设计，并在优化前测量瓶颈。本文内容由 EXL 制作，并非由《麻省理工科技评论》编辑部撰写。
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