计算规模扩展遵循神经缩放定律，已显著减少自然语言处理和计算机视觉领域的手动特征工程需求，转而依赖大规模注意力Transformer模型从数据中自动学习丰富表示。类似趋势正变革深度学习推荐系统，传统依赖MLP、GNN和嵌入表架构，如今大型序列和生成模型已在在线内容推荐平台部署，大幅提升模型质量。MLPerf推出DLRMv3，作为首个序列推荐推理基准，基于HSTU架构，模型规模从50GB增至1TB（20倍），每候选计算从40M FLOP飙升至260 GFLOP（6500倍），紧跟生产级负载，助力基础设施发展。该基准聚焦排名阶段，支持长序列、注意力密集计算和大嵌入表，真实反映现代推荐工作负载。（128字）
MLCommons近日公布MLPerf Tiny v1.3基准测试结果，聚焦边缘设备上的高效AI推理性能。LMSYS Org等多家机构提交成果，在Image Classification、Keyword Spotting、Anomaly Detection和Visual Wake Words等核心场景中展开角逐。Arm Cortex-M85+Ethos-U85 NPU以Image Classification Offline得分1895.1领跑，展现了微控制器级AI的突破。NXP、STMicroelectronics和Intel等厂商紧随其后。本轮测试引入新硬件支持和优化，提升了基准的现实性和挑战性，为嵌入式AI部署提供宝贵参考。（128字）
MLCommons 旗下开源平台 MedPerf 近日推出 WebUI 支持，用户无需本地安装即可通过浏览器轻松运行隐私保护的机器学习基准测试。新功能集成了 SGLang 等后端，简化了模型评估流程，支持多种任务如图像分类和 NLP。WebUI 提供直观界面，实时显示 Elo Rating 等关键指标，帮助开发者快速比较模型性能。该更新标志着 MedPerf 向更易用方向迈进，助力联邦学习和隐私计算领域发展。（128字）
NVIDIA DGX Spark 是一款紧凑型一体机，将超级计算级性能带入桌面工作站。通过 NVIDIA 早期访问计划，我们深入测试了这款设备。它搭载 GB10 Grace Blackwell Superchip，提供 128 GB 统一内存，支持 FP4 精度下高达 1 PFLOP 计算力。测试显示，在 SGLang 和 Ollama 框架下，DGX Spark 擅长运行小型模型（如 Llama 3.1 8B），批处理时吞吐量出色；大型模型（如 Llama 3.1 70B）适合原型开发。统一内存设计消除数据传输开销，投机解码可加速 2 倍。尽管内存带宽（273 GB/s）是瓶颈，但其外观精美、散热优秀，适合模型实验、边缘 AI 研究。两台联机可运行 4050 亿参数模型，是开发者理想平台。（128 字）
Mini-SGLang是SGLang项目的轻量版推理框架，仅用5k行Python代码，即实现了高性能LLM推理，支持Radix Attention、Chunked Prefill、Overlap Scheduling和Tensor Parallelism等先进特性。它兼容OpenAI API，支持Llama-3和Qwen-3模型，适合学习和研究原型开发。基准测试显示，在H200 GPU上，Mini-SGLang的离线吞吐量超越Nano-vLLM，在线服务延迟与SGLang相当。通过Overlap Scheduling有效隐藏CPU开销，利用FlashAttention-3和FlashInfer内核，确保顶尖性能。该框架提供交互Shell模式、NVTX注解和基准工具，便于调试和比较vLLM、TensorRT-LLM等系统。（128字）
