如何使用 vLLM 在 24 張 NVIDIA B300 部署 GLM-5.2 達到生產級 SLA
From Day 0 to Production SLAs: Serving GLM-5.2 on 24 NVIDIA B300 GPUs with vLLM
重點導讀
本文記錄 DaoCloud 團隊使用 vLLM 在 24 張 NVIDIA B300 伺服器上部署 GLM-5.2-NVFP4 的完整實務調校過程，透過預先拆分（Prefill/Decode disaggregation）與多項最佳化將 16K 輸入的平均 TPOT 從接近 40 ms 降至 17 ms。
推薦理由
文章詳述在 24 張 NVIDIA B300 叢集上部署 GLM-5.2 的完整調校歷程與可重現指令，工程團隊可藉此評估生產環境的延遲最佳化策略。
信源出處vllm.ai
From Day 0 to Production SLAs: Serving GLM-5.2 on 24 NVIDIA B300 GPUs with vLLM
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來源： vLLM Official Blog (vllm.ai)
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