TokenX 单节点推理闭环已可用、可测. 查看技术说明

多 GPU 并行计算，让 AI 推理更高效

aeoae面向多 GPU、异构设备和分散算力环境，提供 AI 推理调度、性能优化与资源管理，让有限的 GPU 算力获得更高的利用率和推理效率。

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Products

面向异构算力的
推理调度平台

单节点推理闭环 从请求到结算的可验证链路

TokenX 提供统一的推理请求入口，并围绕路由、用量计量与结算记录构建可核验的单节点推理闭环。

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OpenAI 兼容推理 API

通过 /v1/chat/completions 提交对话请求，支持 stream=true 流式响应；实际模型与节点能力以准入状态为准。

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单节点推理闭环

鉴权、五段路由、vLLM / oMLX 推理、流式回传、分档计费与幂等结算，组成当前可测的单节点闭环。

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可靠性与预算控制

断连取消、限流、节点超时、预算约束与结构化请求日志，构成当前已落地的请求保护措施。

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为真实推理负载
而设计

TokenX 面向多 GPU、异构设备与分散算力环境，通过模型分片与跨设备协同，让不同设备共同完成大模型推理，并持续优化整体推理效率。

让分散的 GPU， 协同运行一个大模型

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将模型拆分到多台 GPU 上执行，让单台设备无法完整承载的大模型，能够利用多台设备的显存协同运行。
突破单卡显存限制
将不同型号、不同显存容量的 GPU 组织起来，按照模型分片与执行流程协同完成一次推理。
整合分散的 GPU 算力
根据真实设备的运行数据，评估计算、批次、并发与跨设备交接开销，验证优化是否真正提高整体输出吞吐。
优化整体推理吞吐
面向不同 GPU 型号、显存容量与设备数量，评估可行的模型分片方案，而不是依赖固定硬件配置。
适配不同设备组合
通过实际压测对比聚合吞吐、响应延迟与请求成功率。多节点异构分片仍处于实验阶段，实际效果以测试结果为准。
用真实测试验证效果

将模型拆分到多台 GPU 上执行，让单台设备无法完整承载的大模型，能够利用多台设备的显存协同运行。

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