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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 553
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

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 207
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 18
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 229
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 443
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。
BitNet,1.58bit,微软,大模型量化,1bit LLM,CPU推理,bitnet.cpp,训练时量化,位运算加速,模型压缩

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 240
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

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 436
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

Google AI Edge Gallery：手机离线跑大模型时代来了，2.2万Star端侧AI神器

Google AI Edge Gallery：手机离线跑大模型时代来了，2.2万Star端侧AI神器
2026-05-09 07:36:45 +0800 CST view 760
Google开源AI神器AI Edge Gallery斩获2.2万Star，支持iOS和Android手机离线运行Gemma 4等大模型，提供AI Chat、Ask Image、Audio Scribe、Agent Skills四大功能，消费级入口形态让普通用户轻松体验端侧AI
端侧AI 手机大模型离线推理 Gemma 4 Google开源 iOS Android

DSpark：DeepSeek联手北大「投机解码」登顶，推理速度飙升85%背后真相

DSpark：DeepSeek联手北大「投机解码」登顶，推理速度飙升85%背后真相
2026-06-29 13:45:21 +0800 CST view 215
深度解析DeepSeek联合北京大学发布的DSpark置信度调度投机解码框架，剖析半自回归候选生成、动态验证调度、硬件感知前缀缓存三大核心创新
DeepSeek DSpark 投机解码大模型推理置信度调度 Speculative Decoding

边缘AI推理深度实战：当推理成为AI落地的"最后一公里"——从TinyML到生产级边缘部署的完全指南（2026）

边缘AI推理深度实战：当推理成为AI落地的"最后一公里"——从TinyML到生产级边缘部署的完全指南（2026）
2026-06-10 16:46:50 +0800 CST view 502
深入剖析边缘AI推理的技术原理、工具链、优化方法与生产实战，涵盖TinyML、ONNX Runtime、模型压缩、边缘硬件加速等内容。
边缘AI TinyML ONNX Runtime 模型压缩边缘推理

DSpark深度解析：DeepSeek如何用半自回归推测解码将大模型推理速度提升85%

DSpark深度解析：DeepSeek如何用半自回归推测解码将大模型推理速度提升85%
2026-07-05 13:43:59 +0800 CST view 146
深度解析DeepSeek联合北大发布的DSpark推理加速框架，详解半自回归推测解码、动态推测窗口、置信度调度三大核心创新，在DeepSeek-V4上实现60%-85%推理速度提升。
DeepSeek DSpark 推测解码推理加速大模型优化半自回归 GPU加速

oMLX 深度实战：当 Apple Silicon 遇见本地大模型推理——从 MTP 加速到分层 KV 缓存的生产级完全指南（2026）

oMLX 深度实战：当 Apple Silicon 遇见本地大模型推理——从 MTP 加速到分层 KV 缓存的生产级完全指南（2026）
2026-06-16 16:46:05 +0800 CST view 408
深度解析 2026 年 Apple Silicon 本地大模型推理技术栈：从 llama.cpp 量化体系到 oMLX 分层 KV 缓存架构，从 MTP 加速到 CoreAI 全栈指南，包含实测 Benchmark 与生产级部署方案。
Apple Silicon MLX llama.cpp oMLX MTP 本地大模型量化本地推理

llama.cpp 深度实战：当端侧 LLM 成为生产级事实标准——从 GGUF 量化到跨平台部署的完全指南（2026）

llama.cpp 深度实战：当端侧 LLM 成为生产级事实标准——从 GGUF 量化到跨平台部署的完全指南（2026）
2026-06-11 00:19:05 +0800 CST view 307
全面解析 llama.cpp 推理引擎，从 GGUF 格式、量化原理、架构设计到跨平台部署，提供生产级代码实战和性能优化指南。
llama.cpp GGUF 量化端侧推理大语言模型

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 150
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

vLLM 深度实战：当 PagedAttention 终结 GPU 显存浪费——从推理引擎原理到生产级高并发部署的完全指南（2026）

vLLM 深度实战：当 PagedAttention 终结 GPU 显存浪费——从推理引擎原理到生产级高并发部署的完全指南（2026）
2026-06-11 03:16:24 +0800 CST view 313
深度解析vLLM推理引擎的PagedAttention原理、连续批处理、量化优化，以及从零搭建生产级高并发部署的完整实战指南（2026版）
vLLM PagedAttention 大模型推理 GPU优化 AI部署

vLLM 0.17 深度实战：PagedAttention与连续批处理如何把GPU吞吐量提升4倍——从KV Cache原理到生产级大模型推理部署完全指南（2026）

vLLM 0.17 深度实战：PagedAttention与连续批处理如何把GPU吞吐量提升4倍——从KV Cache原理到生产级大模型推理部署完全指南（2026）
2026-06-11 03:17:21 +0800 CST view 620
深度解析vLLM推理引擎的PagedAttention原理、连续批处理、量化优化，以及从零搭建生产级高并发部署的完整实战指南（2026版）
vLLM PagedAttention 大模型推理 GPU优化 AI部署

大模型推理框架 2026 终极对决:vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——从架构内核、性能基准到成本防线的生产级全景解析

大模型推理框架 2026 终极对决:vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——从架构内核、性能基准到成本防线的生产级全景解析
2026-07-11 13:14:24 +0800 CST view 7
深度拆解2026年四大主流LLM推理框架(vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9)的技术内核,通过统一性能基准测试,量化对比吞吐量、延迟、成本等核心指标,提供不同场景的技术选型建议和实战代码示例。
大模型推理优化 vLLM TensorRT 性能调优成本控制生产部署

当 Apple Silicon 遇上视觉大模型：MLX-VLM 如何把「本地多模态推理」变成现实

当 Apple Silicon 遇上视觉大模型：MLX-VLM 如何把「本地多模态推理」变成现实
2026-04-11 10:24:48 +0800 CST view 784
深度解析 Apple Silicon 上的视觉语言模型推理引擎 MLX-VLM，涵盖架构设计、模型支持、性能优化与实战部署。
Apple Silicon MLX 视觉语言模型 VLM Mac本地AI 多模态推理

TurboQuant + RWKV-6：AI 推理效率双重突破——从内存压缩到线性架构，大模型部署范式的革命性重构

TurboQuant + RWKV-6：AI 推理效率双重突破——从内存压缩到线性架构，大模型部署范式的革命性重构
2026-04-20 10:46:48 +0800 CST view 505
深度解析 2026 年 AI 推理效率的双重突破：Google TurboQuant 实现 6 倍内存压缩与 8 倍速度提升，RWKV-6 以线性复杂度架构打破 Transformer 的二次方魔咒。从数学原理到代码实战，详解这场效率革命的本质。
TurboQuant RWKV AI推理内存压缩大模型

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 153
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

LLM推理引擎终极对决：vLLM vs TensorRT-LLM深度解析与2026生产环境选型指南

LLM推理引擎终极对决：vLLM vs TensorRT-LLM深度解析与2026生产环境选型指南
2026-04-20 13:45:31 +0800 CST view 706
深度对比vLLM与TensorRT-LLM两大LLM推理框架，从PagedAttention到Kernel Fusion，从量化技术到生产部署，助你做出正确的技术选型决策
LLM vLLM TensorRT-LLM 推理优化大模型部署量化技术 AI工程

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 173
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

DiffusionGemma 深度实战：当离散文本扩散颠覆自回归霸权——从并行去噪原理到 MoE 架构、本地推理优化与混合范式展望的生产级完全指南（2026）

DiffusionGemma 深度实战：当离散文本扩散颠覆自回归霸权——从并行去噪原理到 MoE 架构、本地推理优化与混合范式展望的生产级完全指南（2026）
2026-06-17 07:55:50 +0800 CST view 232
Google开源DiffusionGemma：基于离散文本扩散的26B MoE模型，并行去噪实现4倍推理加速，双向注意力天然支持代码补全与行内编辑
DiffusionGemma LLM 扩散模型推理加速 MoE

LCLM 深度实战：当「潜在上下文」颠覆大模型记忆困境——从 8.8 倍速提升到工业级部署的完整指南（2026）

LCLM 深度实战：当「潜在上下文」颠覆大模型记忆困境——从 8.8 倍速提升到工业级部署的完整指南（2026）
2026-06-17 08:57:22 +0800 CST view 236
深入解析2026年LCLM潜在上下文语言模型，8.8倍速度提升背后的技术原理与工业级部署实战，含完整代码示例与性能对比。
大模型上下文压缩 KV缓存 LCLM Transformer AI优化推理加速

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