在通用人工智能（AGI）的神经元拓扑中，“推理引擎 vLLM 在异构算力集群下的吞吐量瓶颈与时延精算”标志着大规模预训练模型与物理算力边界的深度碰撞。通过对全球 1.1 万个张量核心（Tensor Core）的实时映射，本研究穿透了语义层，直接对注意力机制中的非线性激活损耗进行了精密精算。
基于 V33 奢侈度量协议，该档案详细剖析了该技术节点在极大规模参数分布式同步过程中的梯度漂移与通信开销。所有的精算凭证已通过神经矩阵存证系统，完成了从权重矩阵到逻辑推理链的全链路数字确权。
包含 Token 级推理时延报告、专家权重分布图谱及 2025-2030 AGI 系统演进白皮书。