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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 250
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

DwarfStar 4 深度拆解：当 Redis 之父决定「给 284B 大模型造一个专属引擎」——从 Metal GPU 到磁盘 KV 缓存，一个 10K Star 的极简推理栈如何用 One Model One Engine 哲学重新定义本地 AI 推理的终极形态

DwarfStar 4 深度拆解：当 Redis 之父决定「给 284B 大模型造一个专属引擎」——从 Metal GPU 到磁盘 KV 缓存，一个 10K Star 的极简推理栈如何用 One Model One Engine 哲学重新定义本地 AI 推理的终极形态
2026-08-05 12:17:17 +0800 CST view 240
深度拆解Redis创始人antirez打造的DeepSeek V4 Flash专用本地推理引擎DwarfStar 4：One Model One Engine哲学、非对称量化策略、磁盘KV缓存、双协议兼容层，附完整架构分析与性能基准
DwarfStar DeepSeek 本地推理 MoE Metal Apple Silicon antirez Redis AI推理开源

ds4 深度解析：当 Redis 之父用 C 语言手写 AI 推理引擎——从「窄而深」哲学到把 284B 模型塞进一台 MacBook 的技术全拆解

ds4 深度解析：当 Redis 之父用 C 语言手写 AI 推理引擎——从「窄而深」哲学到把 284B 模型塞进一台 MacBook 的技术全拆解
2026-06-12 18:19:08 +0800 CST view 893
深度解析 Redis 之父 antirez 最新开源项目 ds4（DwarfStar）：一个纯 C 语言手写的 DeepSeek V4 Flash 本地推理引擎。从「窄而深」的工程哲学、非对称 2-bit 量化、磁盘 KV 缓存、Metal/CUDA 内核优化到实际部署，完整拆解这个 13K+ Star 项目的技术内幕。
AI推理引擎 DeepSeek 本地推理系统编程开源项目 C语言

vLLM 深度解析：LLM 推理性能的终极引擎——从 PagedAttention 到生产级部署的完整技术内幕

vLLM 深度解析：LLM 推理性能的终极引擎——从 PagedAttention 到生产级部署的完整技术内幕
2026-05-18 08:22:35 +0800 CST view 955
全面解析 vLLM 推理引擎的核心架构，从 PagedAttention 原理到生产级部署实战，涵盖量化推理、多GPU并行、性能调优等完整技术栈
vLLM LLM推理 PagedAttention GPU优化量化推理深度解析

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）
2026-07-02 08:42:52 +0800 CST view 438
深度解析 LMCache 开源项目：LLM 推理 KV 缓存管理层，涵盖架构设计、多级存储、Multiprocess 模式、非前缀复用、PD 拆分等核心技术，15+ 可运行代码示例。
LMCache LLM推理 KV缓存 vLLM SGLang AI推理优化 GPU优化分布式缓存

LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南

LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南
2026-07-14 18:47:11 +0800 CST view 255
深度拆解 LMCache 项目：从 Transformer Attention 机制出发，详细讲解 KV Cache 原理、三层存储架构、生产部署实战、Docker Compose 配置、CacheGen 压缩算法、PD 分离、跨实例 KV Cache 共享，以及与 vLLM/SGLang 的集成，配完整代码示例与性能调优指南。实测 DeepSeek 多轮对话 3~5 倍 TTFT 改善。
LMCache KV Cache LLM推理 vLLM SGLang 推理优化 DeepSeek 分布式缓存

WebNN + WebGPU + WASM 三端融合：2026年浏览器端AI推理的终极架构——从零构建生产级推理引擎

WebNN + WebGPU + WASM 三端融合：2026年浏览器端AI推理的终极架构——从零构建生产级推理引擎
2026-06-27 07:12:19 +0800 CST view 581
2026年WebNN、WebGPU、WASM三端融合的浏览器端AI推理架构深度实战。从环境探测、模型加载、推理执行到性能优化，完整代码实现生产级推理引擎。
WebNN WebGPU WASM 浏览器AI推理 ONNX Runtime NPU加速端侧推理

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见 KV Cache 革命——从 TTFT 优化到跨引擎 KV 复用、从 GPU/CPU/Disk 三级存储到分布式 P2P 共享的完整技术指南（2026）

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见 KV Cache 革命——从 TTFT 优化到跨引擎 KV 复用、从 GPU/CPU/Disk 三级存储到分布式 P2P 共享的完整技术指南（2026）
2026-07-03 03:14:31 +0800 CST view 441
深度解析LMCache KV Cache管理层：从TTFT优化原理、GPU/CPU/Disk三级存储架构、跨引擎KV复用、分布式P2P共享，到与vLLM深度集成的生产级部署实战，含完整代码和性能调优指南。
LMCache LLM推理 KV Cache vLLM TTFT优化 GPU优化 AI推理加速分布式缓存

DFlash 深度解析：块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南

DFlash 深度解析：块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南
2026-05-28 19:39:07 +0800 CST view 1018
深入解析 DFlash 块扩散投机解码方案：如何让 Qwen3-8B 实现 6 倍无损加速，超越 EAGLE-3 与 llama.cpp，附 SGLang/vLLM/MLX 完整部署指南。
LLM推理投机解码块扩散 DFlash 推理加速 Transformer优化 GPU CUDA SGLang vLLM

OpenVINO 2026.3 深度拆解：从 MoE 磁盘卸载到 FP8 量化，Intel 的端侧 AI 推理全家桶又升级了

OpenVINO 2026.3 深度拆解：从 MoE 磁盘卸载到 FP8 量化，Intel 的端侧 AI 推理全家桶又升级了
2026-08-10 11:46:27 +0800 CST view 217
深度拆解 Intel OpenVINO 2026.3 四大核心更新：MoE 磁盘卸载让 300B 模型跑在 16GB 机器上、Linux 懒加载消除权重复制、FP8 量化新能力、三条 GenAI 新流水线，配完整代码实战与性能数据对比
OpenVINO Intel AI推理 MoE FP8量化端侧部署 NNCF LLM CPU推理

LLM推理引擎深度实战：从PagedAttention到生产级部署，万字长文吃透2026年最关键的AI基础设施

LLM推理引擎深度实战：从PagedAttention到生产级部署，万字长文吃透2026年最关键的AI基础设施
2026-06-27 12:44:29 +0800 CST view 433
2026年LLM推理引擎深度实战：从PagedAttention、连续批处理、量化技术到生产级K8s部署，万字长文覆盖vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI四大框架架构原理与实测对比
LLM推理 vLLM PagedAttention SGLang 推理优化 TensorRT-LLM 生产部署 KV Cache 量化

vLLM 深度实战：当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南（2026）

vLLM 深度实战：当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南（2026）
2026-06-08 22:52:24 +0800 CST view 828
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构，以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM PagedAttention LLM推理 KV缓存分布式推理

2026 年 vLLM 推理服务实战：PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南

2026 年 vLLM 推理服务实战：PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南
2026-06-08 22:53:03 +0800 CST view 547
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构，以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM PagedAttention LLM推理 KV缓存分布式推理

大模型推理引擎实战：从 PagedAttention、Continuous Batching 到投机解码与量化部署，把 GPU 利用率榨到极限（vLLM/SGLang 2026 完全指南）

大模型推理引擎实战：从 PagedAttention、Continuous Batching 到投机解码与量化部署，把 GPU 利用率榨到极限（vLLM/SGLang 2026 完全指南）
2026-07-09 09:17:24 +0800 CST view 573
深入剖析 2026 年大模型推理引擎核心技术：PagedAttention、Continuous Batching、Chunked Prefill、RadixAttention 前缀缓存、投机解码与 AWQ/GPTQ/FP8 量化，结合 vLLM 与 SGLang 部署实战，把 GPU 利用率榨到极限的生产级完全指南。
LLM推理引擎 vLLM SGLang 推理优化量化部署投机解码 GPU利用率 KV Cache PagedAttention

llama.cpp 深度拆解：一个纯 C++ 引擎如何让 180K Star 成为端侧 LLM 的事实标准——从 GGUF 格式到多后端架构的全栈解析

llama.cpp 深度拆解：一个纯 C++ 引擎如何让 180K Star 成为端侧 LLM 的事实标准——从 GGUF 格式到多后端架构的全栈解析
2026-08-03 10:45:17 +0800 CST view 453
深度拆解llama.cpp四大核心架构：GGUF模型格式设计、GGML计算引擎、8种多后端抽象层、K-Quant/I-Quant量化技术体系，附完整代码示例与性能基准测试
llama.cpp GGUF GGML 量化端侧推理 LLM C++ 推理引擎多后端 K-Quant

分布式 LLM 推理架构深度实战：从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析

分布式 LLM 推理架构深度实战：从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析
2026-05-09 03:39:58 +0800 CST view 806
深度解析分布式 LLM 推理架构，从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进。涵盖推理引擎层、编排调度层、Kubernetes 多机多卡部署实战、性能优化技巧及成本优化策略。
LLM vLLM 分布式推理 Kubernetes Ray 推理引擎

BitNet 深度拆解：当大模型被压到 1.58 bit——从三元权重、BitLinear 到 bitnet.cpp 的端侧推理革命（2026）

BitNet 深度拆解：当大模型被压到 1.58 bit——从三元权重、BitLinear 到 bitnet.cpp 的端侧推理革命（2026）
2026-07-17 14:24:55 +0800 CST view 382
深度拆解微软 BitNet：1.58-bit 三值量化、Absmean/Absmax、BitLinear、bitnet.cpp 子矩阵内核，附 PyTorch 手写实现与 CPU 端侧推理性能实测。
BitNet 1-bit LLM 大模型推理模型量化端侧AI bitnet.cpp

DeepSeek V4 Flash 深度解析：284B总参、13B激活的MoE开源模型，凭什么成为2026年度「性价比之王」？

DeepSeek V4 Flash 深度解析：284B总参、13B激活的MoE开源模型，凭什么成为2026年度「性价比之王」？
2026-06-29 22:12:39 +0800 CST view 1357
深度解析DeepSeek V4 Flash架构：CSA/HCA混合注意力、MoE细粒度路由、DSpark推测解码技术，附完整部署代码与Benchmark对比
DeepSeek V4 MoE 开源模型 AI推理 DSpark CSA 大模型

SSM-Transformer 混合架构深度实战：当状态空间模型终于与注意力机制握手言和

SSM-Transformer 混合架构深度实战：当状态空间模型终于与注意力机制握手言和
2026-07-11 10:25:05 +0800 CST view 320
深度拆解 2026 年 SSM-Transformer 混合架构的设计哲学、内核原理与生产实战：Mamba 选择性状态空间模型、Hybrid 混合层设计、vLLM 推理优化、Kubernetes 部署与性能调优，配完整可运行代码。
SSM Mamba Mamba2 Transformer 混合架构状态空间模型长上下文推理优化大模型 LLM

DeepSeek V4 Flash 深度解析：MoE架构如何重塑大模型推理效率

DeepSeek V4 Flash 深度解析：MoE架构如何重塑大模型推理效率
2026-06-30 09:46:12 +0800 CST view 596
2026年，大模型战场迎来最激烈的性能竞赛。DeepSeek V4 Flash以2840亿总参数、130亿激活参数、百万token上下文支持，横扫开源模型性能榜单。本文从开发者视角出发，深入剖析其MoE架构设计、推理优化策略、国产算力适配，以及如何在实际项目中用好这个'性价比之王'。
MoE架构 DeepSeek V4 Flash 大模型 AI推理开源模型 Python 代码优化

BitNet 1.58-bit：微软如何用三个值就让大模型在 CPU 上飞奔

BitNet 1.58-bit：微软如何用三个值就让大模型在 CPU 上飞奔
2026-05-11 13:55:11 +0800 CST view 787
微软开源BitNet 1.58-bit大模型推理框架，2B参数模型仅需0.4GB内存、29ms/token推理速度。核心创新：训练时量化、-1/0/+1三值权重、位运算加速，精度损失<5%却比INT4表现更好。纯CPU运行，71%能耗降低。
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DiffusionGemma 深度实战：当文本扩散重新定义本地AI推理——从'打字机'到'印刷机'的4倍速架构革命

DiffusionGemma 深度实战：当文本扩散重新定义本地AI推理——从'打字机'到'印刷机'的4倍速架构革命
2026-06-12 17:21:39 +0800 CST view 435
2026年6月Google发布DiffusionGemma，首个生产级文本扩散大模型，本地推理速度提升4倍。本文深入剖析其从自回归到并行生成的架构革命，附完整代码实战。
DiffusionGemma 文本扩散本地AI Gemma 大模型推理扩散模型 Python Ollama

把大模型装进机房：Ollama 本地推理工程化实战——量化、并发、缓存与生产部署一次讲透（2026）

把大模型装进机房：Ollama 本地推理工程化实战——量化、并发、缓存与生产部署一次讲透（2026）
2026-07-14 03:43:32 +0800 CST view 335
深度拆解 Ollama 本地大模型推理工程化：从 GGUF 量化原理、MoE 专家调度、推理栈与 KV 缓存，到 Modelfile 定制、自量化、Python 客户端、FastAPI 生产服务、Docker 部署与性能调优，配完整可运行代码与 vLLM 对比。
Ollama 本地大模型 llama.cpp GGUF量化大模型部署 AI工程化隐私计算推理优化

DFlash 深度实战：当扩散模型遇上推测解码——从原理到生产级 LLM 推理加速完全指南（2026）

DFlash 深度实战：当扩散模型遇上推测解码——从原理到生产级 LLM 推理加速完全指南（2026）
2026-06-06 01:38:49 +0800 CST view 888
DFlash（Block Diffusion for Flash Speculative Decoding）是ZLab于2026年提出的LLM推理加速框架，用块扩散模型替代传统自回归草稿模型，实现6倍以上无损加速。
LLM推理加速推测解码扩散模型块扩散 DFlash ZLab 大模型优化

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