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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 740
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 454
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)
编程
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 475
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
编程
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 256
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
编程
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 752
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 专家模式深度解析:当低调更新成为AGI赛道的产品哲学宣言
编程
DeepSeek 专家模式深度解析:当低调更新成为AGI赛道的产品哲学宣言
2026-04-09 10:23:56 +0800 CST
view 875
2026年4月8日,DeepSeek悄然上线「专家模式」,无发布会无公告,却被业内视为V4发布前最有分量的产品预告。本文深度拆解双模式技术架构差异,实测数理推理、专业编程、创意写作三大场景,并解读这一低调更新背后的产品哲学与行业信号。
DeepSeek
AI大模型
V4
专家模式
推理模型
产品设计
国产AI
场景分层
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」?
编程
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 1185
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
编程
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 247
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
编程
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 513
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
编程
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 698
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
微软 Build 2026 全解:从 MAI-Thinking-1 自研推理模型到 Copilot 超级应用——微软 AI 全家桶的技术革命与开发者影响(2026 完全指南)
编程
微软 Build 2026 全解:从 MAI-Thinking-1 自研推理模型到 Copilot 超级应用——微软 AI 全家桶的技术革命与开发者影响(2026 完全指南)
2026-06-03 11:46:04 +0800 CST
view 1249
微软 Build 2026 大会全解:MAI-Thinking-1 自研推理模型、MAI-Code-1 编码模型、Copilot 超级应用、Scout AI Agent 等重磅发布的技术分析与开发者影响评估
微软
Build 2026
MAI-Thinking-1
Copilot
Scout Agent
GitHub Copilot
AI模型
推理模型
自研AI
VS Code
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)
编程
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 257
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
微软Build 2026震撼发布:7款MAI自研模型全解析——从"OpenAI金主"到"模型自研商"的战略革命
编程
微软Build 2026震撼发布:7款MAI自研模型全解析——从"OpenAI金主"到"模型自研商"的战略革命
2026-06-26 19:44:06 +0800 CST
view 588
深度解析微软在Build 2026发布的7款MAI自研模型:从MAI-Thinking-1的MoE架构创新到MAI-Orion的性能怪兽,从"不蒸馏"训练哲学到成本直降10倍的商业逻辑,万字长文带你读懂微软AI战略的惊险跳跃。
MAI
微软
Build2026
MoE
自研模型
AI战略
Azure
推理模型
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)
编程
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 758
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
案例
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 1167
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
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)
编程
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 832
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%
编程
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 403
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)
编程
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 904
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)
编程
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 560
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
世界模型:当AI从"预测下一个Token"进化到"理解物理世界",通往AGI的终极跃迁
编程
世界模型:当AI从"预测下一个Token"进化到"理解物理世界",通往AGI的终极跃迁
2026-07-23 18:17:40 +0800 CST
view 238
深度解析2026年世界模型技术突破:从GPT-5 World到Fysiverse,从JEPA架构到机器人控制实战。程序员视角的技术解析与实践指南。
世界模型
World Model
AI
AGI
物理推理
机器人
GPT-5
JEPA
Dreamer
具身智能
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
编程
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 507
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
SGLang 深度拆解:当 LLM 推理引擎学会「结构化生成」与前缀复用——从 RadixAttention、约束解码到生产级高吞吐部署的工程全貌(2026)
编程
SGLang 深度拆解:当 LLM 推理引擎学会「结构化生成」与前缀复用——从 RadixAttention、约束解码到生产级高吞吐部署的工程全貌(2026)
2026-07-18 02:45:17 +0800 CST
view 215
深度拆解 SGLang:RadixAttention 跨请求前缀复用、约束解码让 JSON 快 10 倍、DP Attention 为 DeepSeek MLA 而生,配 DSL/分布式/量化代码实战与生产调优清单。
SGLang
LLM推理
RadixAttention
约束解码
大模型服务化
高吞吐
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
编程
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 339
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
编程
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 937
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
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