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推理卡在云计算服务中扮演着至关重要的角色，主要体现在以下几个方面：
加速AI推理任务：推理卡通常具有高算力和优化的计算精度，能够快速处理AI模型的推理请求，提供低延迟的响应。例如，阿里云GPU产品中的V100 4卡是一种高性能计算卡，采用了NVIDIA的Volta架构，适合进行深度学习训练和推理，能够显著提升AI推理的性能。
提高资源利用率：通过推理卡的优化，可以提高GPU资源的使用效率。例如，美团视觉研发团队通过模型结构拆分和微服务化进行优化，提出了一种通用高效的部署架构，解决性能瓶颈问题，优化后的服务压测性能指标GPU利用率由40%提升至100%，QPS提升超过3倍。
支持多GPU并行：推理卡可以支持多GPU并行处理，提高吞吐量，满足大规模并发推理请求的需求。阿里云的DeepNCCL通信库在AI分布式训练或多卡推理任务中用于提升通信效率，加速分布式训练或推理性能。
降低运营成本：推理卡通过提高计算效率和资源利用率，有助于降低云计算服务的运营成本。例如，燧原科技发布的AI推理卡“云燧i10”提供了高算力、多精度的推理性能，并降低数据中心的部署成本。
优化大模型推理：对于大语言模型等资源密集型任务，推理卡可以提供专门的优化。阿里云的DeepGPU-LLM推理引擎针对大语言模型任务提供高性能的大模型推理服务，支持多GPU并行、低精度推理和多卡间通信优化。
提升用户体验：推理卡通过快速准确的推理响应，提升了最终用户的体验。在云计算服务中，推理卡的高性能和低延迟对于实时性要求高的应用（如自动驾驶、语音识别）尤为重要。
支持云原生AI套件：推理卡可以与云原生AI套件结合，提供更高效的AI推理服务。例如，阿里云推出的ACK云原生AI套件，专注于提升GPU调度、AI任务调度、训练数据加载等关键环节的性能，降低大模型推理服务冷启动时延70%以上。
综上所述，推理卡在云计算服务中通过提供高算力、低延迟的推理服务，优化资源利用率，降低运营成本，并支持大规模并发处理，显著提升了AI应用的性能和用户体验。
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