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pi-mono 深度拆解：libGDX 作者的 4 万 Star AI Agent 全家桶，不到 1000 token 的 System Prompt 凭什么成为 OpenClaw 的引擎

pi-mono 深度拆解：libGDX 作者的 4 万 Star AI Agent 全家桶，不到 1000 token 的 System Prompt 凭什么成为 OpenClaw 的引擎
2026-07-28 05:13:25 +0800 CST view 275
深度拆解 libGDX 作者 badlogic 的 4 万 Star 项目 pi-mono：7 包 Monorepo 架构、pi-ai 统一 LLM 层、不到 1000 token 的极简 System Prompt 与学徒哲学，附自定义工具实战与 Claude Code/Codex 对比选型。
pi-mono AI Agent Coding Agent TypeScript LLM 开源 OpenClaw 开发者工具 vLLM 终端工具

自建大模型统一网关：多模型路由、故障转移与成本治理的工程实战

自建大模型统一网关：多模型路由、故障转移与成本治理的工程实战
2026-07-23 02:41:45 +0800 CST view 311
从协议碎片化病根讲起，拆解生产级 LLM 网关必须解决的六类工程问题，并用手写 Go 网关+Python 语义缓存跑通路由、熔断、重试与成本记账。
LLM Gateway 大模型网关多模型路由故障转移成本治理 LiteLLM OmniRoute

vLLM 深度实战：当 PagedAttention 遇上生产级 LLM 推理——从内存革命到分布式部署的完全指南（2026）

vLLM 深度实战：当 PagedAttention 遇上生产级 LLM 推理——从内存革命到分布式部署的完全指南（2026）
2026-06-10 10:17:56 +0800 CST view 541
深度解析 vLLM 的核心架构 PagedAttention 和 Continuous Batching，从内存管理原理到生产级分布式部署的完全指南。
vLLM LLM推理 PagedAttention GPU优化大模型部署 AI推理

Rolldown 1.0 深度实战：当 Vite 用 Rust 重写打包器，10–30 倍性能背后到底发生了什么？

Rolldown 1.0 深度实战：当 Vite 用 Rust 重写打包器，10–30 倍性能背后到底发生了什么？
2026-07-11 00:44:38 +0800 CST view 237
2026年6月 Rolldown 1.0 正式发布，作为 Vite 8 默认打包器比 Rollup 快 10-30 倍。本文从架构、代码、性能三维度深度拆解：双引擎原罪、OXC 并行解析、bitset 可达性 tree-shaking、智能分块，配可运行实战与迁移指南。
Rolldown Vite 8 Rust 前端工程化打包器构建工具 OXC Rollup 性能优化 Tree Shaking

2026 大模型推理框架深度对比：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9 性能与成本终极较量

2026 大模型推理框架深度对比：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9 性能与成本终极较量
2026-07-23 08:13:30 +0800 CST view 320
2026年四大主流大模型推理框架深度对比：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9。从核心技术优化、吞吐量延迟、算力成本、部署适配性四大维度开展极致测评，为企业技术选型提供精准参考。
vLLM TensorRT-LLM TGI DeepSpeed-MII 大模型推理 PagedAttention FlashAttention 量化推理 GPU推理优化

LMCache 实战：大模型推理的 KV Cache 终极优化方案

LMCache 实战：大模型推理的 KV Cache 终极优化方案
2026-07-23 08:44:51 +0800 CST view 192
LMCache 实战指南：通过智能 KV Cache 管理，实现 LLM 推理吞吐量最高 10 倍提升，显存占用降低 40%-60%。包含 vLLM/TGI 集成、分布式缓存、性能调优最佳实践。
LMCache KV Cache LLM推理优化 vLLM RAG性能优化

LiteLLM 深度解析：100+ 大模型统一网关的架构设计与生产实战

LiteLLM 深度解析：100+ 大模型统一网关的架构设计与生产实战
2026-04-29 05:42:47 +0800 CST view 766
深度解析开源AI网关LiteLLM：100+大模型统一接入、虚拟密钥体系、负载均衡与故障降级、MCP/A2A网关、生产级Docker部署实战
LiteLLM AI网关大模型 LLM API网关 Python Docker 云原生

Spring AI 2.0 深度拆解：当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——从 ChatClient 流式 API、MCP 工具调用到 Advisors 可组合架构的工程全貌

Spring AI 2.0 深度拆解：当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——从 ChatClient 流式 API、MCP 工具调用到 Advisors 可组合架构的工程全貌
2026-07-17 10:43:43 +0800 CST view 366
深度拆解 Spring AI 2.0 GA：ChatClient Fluent API、Advisors 可组合拦截器链、@Tool 声明式工具调用、MCP 协议原生支持、RAG ETL Pipeline、Micrometer 可观测性，配完整生产级代码实战。2026年Java开发者AI集成的终极指南。
Spring AI Java AI Spring Boot LLM MCP RAG AI Agent Tool Calling Spring Framework

Spring AI 2.0 深度拆解：当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——ChatClient、MCP 工具调用与 Advisors 可组合架构

Spring AI 2.0 深度拆解：当 Java 企业级框架学会「AI 原生思维」——ChatClient、MCP 工具调用与 Advisors 可组合架构
2026-07-17 10:44:29 +0800 CST view 281
深度拆解 Spring AI 2.0 GA：ChatClient Fluent API、Advisors 可组合拦截器链、@Tool 声明式工具调用、MCP 协议支持、RAG ETL Pipeline，配完整生产级代码实战。
Spring AI Java AI Spring Boot LLM MCP RAG AI Agent Tool Calling

shimmy v2.3.0 深度解析：纯 Rust WebGPU 推理引擎如何让 GGUF 模型跑满你的每一块 GPU

shimmy v2.3.0 深度解析：纯 Rust WebGPU 推理引擎如何让 GGUF 模型跑满你的每一块 GPU
2026-07-23 11:45:35 +0800 CST view 200
深度解析纯 Rust WebGPU 推理引擎 shimmy v2.3.0：GGUF 原生加载、OpenAI API 兼容、KV Cache 量化、Flash Attention 等效实现，配 Tauri 桌面应用集成实战与性能基准测试。
shimmy WebGPU Rust GGUF LLM llama.cpp 推理引擎 WebAssembly

vLLM 2026 推理引擎全解：从 PagedAttention 到分离式 Prefill，如何把大模型跑出 GPU 极限性能

vLLM 2026 推理引擎全解：从 PagedAttention 到分离式 Prefill，如何把大模型跑出 GPU 极限性能
2026-06-29 17:16:04 +0800 CST view 573
2026年vLLM 0.18深度解析：PagedAttention显存管理、EAGLE3推测解码、连续批处理、分离式Prefill、FP4量化，附生产级部署代码与Benchmark对比
vLLM LLM推理 PagedAttention 推测解码 EAGLE3 FP4量化 CUDA GPU性能优化

万字长文拆解 vLLM 0.18：PagedAttention 如何用操作系统思维颠覆大模型推理

万字长文拆解 vLLM 0.18：PagedAttention 如何用操作系统思维颠覆大模型推理
2026-06-29 17:17:00 +0800 CST view 358
2026年vLLM 0.18深度解析：PagedAttention显存管理、EAGLE3推测解码、连续批处理、分离式Prefill、FP4量化，附生产级部署代码与Benchmark对比
vLLM LLM推理 PagedAttention 推测解码 EAGLE3 FP4量化 CUDA GPU性能优化

Go 1.27 的小对象分配革命：当编译器学会为每个尺寸定制 malloc

Go 1.27 的小对象分配革命：当编译器学会为每个尺寸定制 malloc
2026-07-05 16:38:18 +0800 CST view 296
Go 1.27编译器为小于80字节的小对象生成尺寸特化分配代码，绕过mallocgc通用路径，直接内联分配逻辑。小对象分配延迟降低约30%，整体免费1%性能提升，无需改代码。解析Swiss Tables/Green Tea GC/栈分配的基础建设如何促成这一优化。
Go Go 1.27 编译器性能优化内存管理 malloc 小对象分配尺寸特化 mallocgc GreenTeaGC SwissTables 栈分配 GOEXPERIMENT

SGLang深度解析：RadixAttention架构下的大模型推理革命——从零到生产的高性能LLM服务框架实战指南

SGLang深度解析：RadixAttention架构下的大模型推理革命——从零到生产的高性能LLM服务框架实战指南
2026-07-05 18:13:38 +0800 CST view 513
深度解析SGLang高性能大模型推理框架：RadixAttention自动前缀缓存、零开销C++调度器、PD分离架构、多LoRA批处理、推测解码。含完整代码实战与vLLM/TensorRT-LLM对比。
SGLang RadixAttention LLM 推理引擎大模型 vLLM GPU 高并发 AI基础设施性能优化

MCP 2026 深度解析：AI推理性能瓶颈诊断的12个隐性耗时陷阱——从TensorRT-LLM到vLLM再到Triton的全引擎实战

MCP 2026 深度解析：AI推理性能瓶颈诊断的12个隐性耗时陷阱——从TensorRT-LLM到vLLM再到Triton的全引擎实战
2026-04-30 14:21:13 +0800 CST view 667
深度解析MCP 2026基准测试框架，拆解TensorRT-LLM、vLLM、Triton三大推理引擎的12个隐性耗时陷阱，提供可落地的诊断方法与修复路径。
AI推理性能优化 TensorRT-LLM vLLM Triton MCP2026 GPU优化

2026 大模型推理框架终极对决：vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——从架构原理到生产级部署的完全指南

2026 大模型推理框架终极对决：vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——从架构原理到生产级部署的完全指南
2026-06-16 23:24:43 +0800 CST view 339
深度对比四大主流LLM推理框架：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9。从PagedAttention架构原理、FlashAttention优化、量化支持到生产级部署实战，包含统一环境下的性能测试数据与代码示例，帮助你做出最优选型决策。
LLM 推理框架 vLLM TensorRT DeepSpeed 性能优化 AI

vLLM 与 SGLang 深度横评：两种推理范式的工程哲学对决

vLLM 与 SGLang 深度横评：两种推理范式的工程哲学对决
2026-07-24 06:14:45 +0800 CST view 308
深度对比vLLM与SGLang两大LLM推理引擎：PagedAttention vs RadixAttention，Continuous Batching原理，吞吐与延迟实战选型指南
vLLM SGLang LLM推理 PagedAttention RadixAttention Continuous Batching GPU优化推理引擎

SGLang 深度解析：RadixAttention 如何重塑大模型推理的「结构化革命」

SGLang 深度解析：RadixAttention 如何重塑大模型推理的「结构化革命」
2026-06-30 11:16:18 +0800 CST view 339
深度解析 SGLang 大模型推理框架：RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、结构化输出约束、推测解码、PD 分离等核心技术，对比 vLLM/TensorRT-LLM 选型，提供完整代码示例与生产级部署实践
SGLang 大模型推理 RadixAttention 前缀缓存结构化输出推测解码 PD分离 vLLM TensorRT-LLM

SGLang 深度解析：RadixAttention 前缀缓存与结构化 LLM 推理革命——从 RAG/Agent 场景到生产级部署的完整指南

SGLang 深度解析：RadixAttention 前缀缓存与结构化 LLM 推理革命——从 RAG/Agent 场景到生产级部署的完整指南
2026-06-30 11:17:15 +0800 CST view 406
深度解析 SGLang 大模型推理框架：RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、结构化输出约束、推测解码、PD 分离等核心技术，对比 vLLM/TensorRT-LLM 选型，提供完整代码示例与生产级部署实践
SGLang 大模型推理 RadixAttention 前缀缓存结构化输出推测解码 PD分离 vLLM TensorRT-LLM

vLLM 0.5 深度拆解：当 PagedAttention 重塑 LLM 推理内存——从 OS 分页思想到 MoE 分布式推理的工程全貌（2026）

vLLM 0.5 深度拆解：当 PagedAttention 重塑 LLM 推理内存——从 OS 分页思想到 MoE 分布式推理的工程全貌（2026）
2026-07-18 13:17:37 +0800 CST view 201
深度拆解 vLLM 0.5 的 PagedAttention 核心原理、连续批处理架构、MoE 推理优化、分布式部署策略，以及 2026 年四大推理框架生产级性能横评。
vLLM PagedAttention LLM推理 ContinuousBatching MoE FusedMoE 量化分布式推理

llama.cpp 深度实战：从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能

llama.cpp 深度实战：从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能
2026-05-23 17:18:22 +0800 CST view 2175
2026年深度拆解 llama.cpp 的核心架构：GGUF 格式原理、20+量化方法对比、KV Cache 优化、多硬件后端性能实测，与 Ollama/vLLM 完整横评。
llama.cpp GGUF 量化 CUDA Metal LLM推理 C++ 本地部署性能优化 GGML

从140GB到4GB：AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战（2026）

从140GB到4GB：AirLLM无量化层间推理原理深度剖析与生产级部署实战（2026）
2026-06-22 19:28:19 +0800 CST view 469
深入解析 AirLLM 的无量化层间 Offloading 技术原理，探讨如何通过 CPU-GPU 混合推理在 4GB 显存上运行 70B 大模型，附完整代码实战与生产部署指南。
LLM推理 GPU优化 CPU Offload 层间调度 AirLLM PyTorch

LLM推理引擎全栈优化实战：从PagedAttention到投机解码，榨干GPU的每一滴算力

LLM推理引擎全栈优化实战：从PagedAttention到投机解码，榨干GPU的每一滴算力
2026-05-17 10:21:56 +0800 CST view 694
深度拆解LLM推理引擎核心技术栈：PagedAttention消除内存碎片、连续批处理榨干GPU算力、NUMA感知调度、混合精度量化、投机解码加速、算子融合、分布式推理架构，附代码示例与性能数据
LLM vLLM PagedAttention 推理优化量化投机解码 ContinuousBatching GPU

万字深度：PagedAttention、连续批处理与投机解码——LLM推理优化七层实战

万字深度：PagedAttention、连续批处理与投机解码——LLM推理优化七层实战
2026-05-17 10:22:13 +0800 CST view 724
深度拆解LLM推理引擎核心技术栈：PagedAttention消除内存碎片、连续批处理榨干GPU算力、NUMA感知调度、混合精度量化、投机解码加速、算子融合、分布式推理架构，附代码示例与性能数据
LLM vLLM PagedAttention 推理优化量化投机解码 ContinuousBatching GPU

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