商品描述
流量紅利逐漸消退，Token行業已從流量驅動轉向效率驅動，工程效率決定盈利上限。
針對行業普遍存在的顯存溢出、算力閒置、延遲超標、集群故障等核心挑戰，本書立足真實生產場景，打造了一套完整的 Token 工程落地體系。全書聚焦算力芯片選型、電力與散熱工程體系、底層環境標準化搭建、Token服務商的模型選型、模型量化與壓縮、主流推理引擎深耕、KV緩存深度調優、分布式推理架構、全鏈路智能調度、場景化微調工程等核心模塊，兼顧NVIDIA、國產昇騰、平頭哥等多類算力生態，覆蓋單機、異構集群、萬卡超級工廠等不同部署規模，圍繞降本、提效、穩服、增益四大目標，構建標準化、可量產的技術方案。
本書從單節點部署到萬卡級分布式集群，從芯片硬件精算到KV緩存深度優化，助力從業者壓減Token生產邊際成本，釋放算力價值，在存量競爭中實現收益倍增。
本書面向Token服務技術決策者、算力運維工程師、AI基礎設施開發者及創業公司技術負責人，無論你是從零搭建推理集群，還是優化萬卡級算力中心，都能找到從硬件選型到生產調優的實戰參考。
作者簡介
劉鵬，清華大學博士，某上市公司董事長，兼任中國大數據應用聯盟人工智能專家委員會主任、中國信息協會教育分會人工智能教育專家組長、教育部全國普通高校畢業生就業創業指導委員會委員、全國大學生數學建模競賽命題人、第45屆世界技能大賽中國雲計算專家指導組組長、中國電子學會雲計算專家委員會雲存儲組組長、工信部雲計算研究中心專家。在雲計算 等領域造詣深厚，獲全球大數據處理賽冠軍等多項榮譽。主持40餘項科研項目，獲6項部級二等獎、3 項三等獎。發表80餘篇論文，授權超66項專利。出版的人工智能、大數據教材被高校廣泛采用，創辦相關領域門戶網站。
劉思成，2006年生，Z世代AGI開發者。9歲獲無人機體感操控系統國家專利；12歲著《小天才學Python》，被多校選作教材並出第二版；13歲公益直播編程課，數千兒童受益；15歲獲VR萬向運動機美國專利及預防AI幹預外界方法中國專利；2025年實現創新型 WENG-Ontokinetics AGI原型，創新性地融合了張力驅動認知、概念幾何學和元推理引擎，並通過實驗數據驗證了其在認知躍遷、自主進化和洞見生成方面的能力。。
目錄大綱
第1篇 算力基建底座
第1章 全球算力芯片梯隊：參數實測、適配場景全解析
1.1 國際頂級GPU全系工程解析與合規紅線
1.1.1 NVIDIA H20：模型推理的優選方案
1.1.2 RTX 4090的技術特性與定位
1.1.3 NVIDIA Ampere家族：A100的工程哲學
1.1.4 NVIDIA Hopper家族：H100的性能跨越
1.1.5 NVIDIA Blackwell家族：B200/B300開啟新時代
1.1.6 經典商用推理卡：L4、A10G、RTX 4090的細分定位
1.1.7 場景選型指南：閒聊、文案、長文本、高精度等典型場景
1.2 華為昇騰國產算力體系工程適配
1.2.1 昇騰910B：國產方案的綜合優選
1.2.2 昇騰910C：國產算力的“大模型時刻”
1.2.3 昇騰310P：輕量化推理的性價比之選
1.2.4 昇騰950PR：新一代大模型推理主力芯片
1.3 阿裏平頭哥算力體系低成本量產方案
1.3.1 倚天710：Arm服務器CPU的新勢力
1.3.2 真武810E：中小規模推理的高性價比選手
1.3.3 真武M890：2026年的旗艦級產品
1.3.4 軟硬協同的工程優勢
1.4 其他國產算力細分場景普惠適配
1.4.1 沐曦：兼容性突出的國產GPU
1.4.2 海光：x86架構的合規之選
1.4.3 燧原科技：訓推一體的務實派
1.4.4 天數智芯：GPGPU架構的先行者
1.4.5 場景分級適配矩陣
1.5 算力TCO工程精算與選型公式
1.5.1 TCO的成本結構解剖
1.5.2 自建與租賃：成本精算對比
1.5.3 場景分級選型公式
1.5.4 成本優化實戰技巧
1.5.5 TCO計算器：實際案例演示
1.6 本章小結
第2章 電力與散熱工程體系：綠電供能、算電協同與高密度散熱
2.1 算力能耗結構與傳統供散體系的痛點
2.1.1 GPU推理的能耗解剖
2.1.2 傳統供散體系的三大短板
2.1.3 降頻風險的隱性成本
2.2 綠電直供工程與低成本並網方案
2.2.1 為什麼綠電是“重要選擇”
2.2.2 “東數西算”節點：綠電窪地
2.2.3 綠電直供的三種模式
2.2.4 綠電溯源與認證
2.2.5 峰谷調度：提升綠電利用效率
2.3 800V高壓直流算電島供電架構
2.3.1 高壓直流供電的原理
2.3.2 算電島架構：獨立供電單元
2.3.3 預制艙方案：快速部署高壓直流
2.4 算電協同智能柔性量產調度
2.4.1 為什麼需要算電協同
2.4.2 算電協同的四個層次
2.4.3 智能調度系統架構
2.4.4 實際收益測算
2.5 液冷散熱體系與量產選型“避坑”
2.5.1 為什麼液冷是“剛需”
2.5.2 液冷的兩大技術路線
2.5.3 液冷選型決策矩陣
2.5.4 液冷改造的“避坑”指南
2.5.5 液冷改造案例：實施難點與經驗覆盤
2.6 本章小結
第3章 底層環境標準化搭建：系統、驅動與網絡性能兜底
3.1 系統與內核參數生產級調優
3.1.1 Ubuntu生產版本選型
3.1.2 內核網絡參數調優
3.1.3 內存與I/O參數優化
3.1.4 WSL2和Windows Server在生產環境中的局限性
3.1.5 常見系統配置陷阱
3.2 CUDA/驅動/框架黃金兼容版本鎖定
3.2.1 版本兼容性基礎原理
3.2.2 生產環境推薦版本組合
3.2.3 已知不兼容版本與歷史問題
3.2.4 版本鎖定實戰腳本
3.2.5 版本升級的安全檢查清單
3.3 存儲I/O性能提速與緩存加速策略
3.3.1 AI推理的存儲痛點
3.3.2 NVMe陣列搭建最佳實踐
3.3.3 模型高速加載優化
3.3.4 檢查點緩存加速
3.3.5 磁盤擁堵根治方案
3.4 分布式網絡拓撲與通信優化
3.4.1 GPU集群的通信模式
3.4.2 InfiniBand與RoCE v2的技術對比
3.4.3 RDMA配置最佳實踐
3.4.4 網絡拓撲設計
3.4.5 丟包重傳調優
3.4.6 GDR：極致性能優化
3.5 本章小結
第1篇總結
第2篇 模型推理全棧
……
第3篇 運維與商業化交付
附錄A 主流GPU規格對比速查表
附錄B 生產環境檢查清單
附錄C 常見故障排查手冊
附錄D 大模型選型速查表
