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1.6万亿参数,1M上下文,仅需27%算力:DeepSeek-V4-Pro 如何重新定义长文本推理
编程
1.6万亿参数,1M上下文,仅需27%算力:DeepSeek-V4-Pro 如何重新定义长文本推理
2026-05-11 10:53:54 +0800 CST
view 326
DeepSeek-V4-Pro 以 1.6T 总参数、49B 激活参数的 MoE 架构,原生支持 100 万 token 上下文,同时将推理算力降至 V3.2 的 27%、KV Cache 降至 10%。本文深度解析 CSA/HCA 混合注意力机制、mHC 流形约束超连接、KV Cache 极致优化、Muon 优化器等核心技术创新,以及如何在 Ollama、vLLM、官方 API 三种方式下部署运行。
DeepSeek-V4,MoE架构,CSA注意力,HCA注意力,KV Cache,1M上下文,长文本推理,开源大模型
River-LLM 深度解析:上交大如何让大模型推理速度翻倍,却几乎不损失精度
编程
River-LLM 深度解析:上交大如何让大模型推理速度翻倍,却几乎不损失精度
2026-05-02 19:05:49 +0800 CST
view 263
深入解析上海交通大学 River-LLM 框架:通过退出层与骨干层共享 KV 缓存,解决早期退出的缓存缺失难题,实现 1.71x-2.16x 推理加速,几乎不损失精度。
LLM
推理优化
KV缓存
早期退出
量化
上海交通大学
DwarfStar 4 深度实战:当 Redis 之父手写 AI 推理引擎——从 284B MoE 模型塞进 MacBook 到生产级本地 Agent 的完全指南(2026)
编程
DwarfStar 4 深度实战:当 Redis 之父手写 AI 推理引擎——从 284B MoE 模型塞进 MacBook 到生产级本地 Agent 的完全指南(2026)
2026-06-13 20:17:57 +0800 CST
view 81
Redis之父antirez新作DwarfStar 4深度解析:专为DeepSeek V4 Flash打造的本地推理引擎,非对称2-bit量化、磁盘KV缓存、Metal图执行、分布式推理、方向引导,MacBook上284B模型跑出26 tok/s的完全指南
ds4
DwarfStar
DeepSeek
本地推理
Metal
MoE
量化
KV缓存
DwarfStar 4 深度实战:当 Redis 之父用 C 语言重新发明本地推理——从磁盘 KV 一等公民到 284B 模型跑进 MacBook 的工程完全指南(2026)
编程
DwarfStar 4 深度实战:当 Redis 之父用 C 语言重新发明本地推理——从磁盘 KV 一等公民到 284B 模型跑进 MacBook 的工程完全指南(2026)
2026-06-14 09:48:41 +0800 CST
view 67
Redis之父antirez的ds4项目深度解析:非对称2-bit量化、磁盘KV缓存一等公民、session_sync增量推理、方向引导、分布式推理的工程实战指南
ds4
DwarfStar
本地推理
DeepSeek
MoE
KV缓存
antirez
Metal
量化
TurboQuant 深度实战:Google 的 KV 缓存压缩算法完全指南(2026)
编程
TurboQuant 深度实战:Google 的 KV 缓存压缩算法完全指南(2026)
2026-06-08 20:52:38 +0800 CST
view 90
2026年3月Google Research在ICLR 2026发表TurboQuant算法,将LLM的KV缓存压缩至3-bit,实现6倍内存缩减和8倍推理加速。本文深入剖析TurboQuant的技术原理,并提供生产级部署指南。
TurboQuant
KV缓存压缩
LLM推理优化
量化算法
Google Research
ICLR2026
Valkey 深度实战:当 Redis 遇上「开源觉醒」——从许可证风暴到每秒 100 万次请求的生产级完全指南(2026)
编程
Valkey 深度实战:当 Redis 遇上「开源觉醒」——从许可证风暴到每秒 100 万次请求的生产级完全指南(2026)
2026-06-14 22:47:13 +0800 CST
view 59
2024年Redis许可证变更引发开源社区地震,Linux基金会联合腾讯、AWS等创建Valkey项目。本文深度解析Valkey 8.0的异步IO线程、数据预取、内存访问分摊等核心技术,实战演示从Redis无缝迁移到Valkey的全过程,并实测单节点突破100万QPS的性能调优完全指南。
Valkey
Redis
KV存储
高性能
许可证
开源
异步IO
数据预取
Linux基金会
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)
编程
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 117
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
编程
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 82
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
TriAttention深度解析:MIT韩松团队如何用三角函数让单卡4090跑出百万Token上下文
编程
TriAttention深度解析:MIT韩松团队如何用三角函数让单卡4090跑出百万Token上下文
2026-04-17 10:15:58 +0800 CST
view 444
2026年4月,MIT、英伟达、浙江大学联合发布TriAttention,用三角函数建模注意力距离偏好,实现KV缓存10.7倍压缩,让单卡4090跑出百万Token上下文。
AI
大模型
Transformer
注意力机制
KV缓存
长上下文
模型优化
论文解读
2026
oMLX 深度解析:Apple Silicon 原生的本地大模型推理服务器——从分层 KV 缓存到菜单栏级 AI 编码伴侣
编程
oMLX 深度解析:Apple Silicon 原生的本地大模型推理服务器——从分层 KV 缓存到菜单栏级 AI 编码伴侣
2026-05-21 22:30:11 +0800 CST
view 319
深入解析 oMLX 的分层 KV 缓存架构(热 RAM + 冷 SSD)、Copy-on-Write 优化、与 Claude Code 的深度集成,以及 Apple Silicon 原生的推理性能优化。
oMLX
Apple Silicon
本地大模型
KV缓存
MLX
推理服务器
LLM 推理的显存战争:从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析(2026)
编程
LLM 推理的显存战争:从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析(2026)
2026-06-15 11:18:23 +0800 CST
view 35
深度解析大模型推理中 KV Cache 管理的五世代演进:从连续分配到 PagedAttention,再到异构缓存、分布式 KV 和统一混合内存架构。结合 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 给出生产环境选型指南。
LLM
大模型
KVCache
PagedAttention
vLLM
SGLang
TensorRT
推理优化
显存管理
分布式
MIT黑科技:TriAttention如何用三角函数让大模型「记住」超长上下文
编程
MIT黑科技:TriAttention如何用三角函数让大模型「记住」超长上下文
2026-04-18 12:45:10 +0800 CST
view 494
深度解析MIT/NVIDIA/浙大联合发布的TriAttention技术,用三角函数预测注意力分布,实现KV Cache智能压缩,让超长上下文推理成为可能
大模型
注意力机制
KV缓存
Transformer
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AI优化
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