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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 742
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 456
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 477
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
vLLM 推理引擎源码级拆解:PagedAttention 显存虚拟化、Continuous Batching 调度与量化落地全指南
编程
vLLM 推理引擎源码级拆解:PagedAttention 显存虚拟化、Continuous Batching 调度与量化落地全指南
2026-07-27 03:44:38 +0800 CST
view 175
从显存字节到 CUDA kernel 源码级拆解 vLLM:PagedAttention 分页显存管理、Continuous Batching 连续批处理调度、Prefix Caching 前缀缓存与量化/投机解码实战,附完整代码与生产调参踩坑清单。
vLLM
PagedAttention
大模型推理
KV Cache
显存优化
连续批处理
量化
LLM Serving
TensorRT-LLM 1.0 深度实战:当 PyTorch 架构成为默认体验,NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟
编程
TensorRT-LLM 1.0 深度实战:当 PyTorch 架构成为默认体验,NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟
2026-07-22 10:46:37 +0800 CST
view 171
深度解析 TensorRT-LLM 1.0:PyTorch 架构正式稳定、LLM API 稳定化、多模态 VLM 原生支持、Qwen3 MoE 优化、LoRA 生产级管理、trtllm-serve 推理服务化,配完整部署实战代码。
TensorRT-LLM
LLM推理
GPU加速
PyTorch
NVIDIA
深度学习
模型部署
推理优化
LLM 推理优化全景实战:从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命(2026)
编程
LLM 推理优化全景实战:从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命(2026)
2026-05-30 15:42:55 +0800 CST
view 596
深度解析 LLM 推理优化的核心技术:PagedAttention 内存管理革命、投机解码加速策略、INT4/FP8 量化技术、MoE 架构优化,从架构原理到代码实战,让大模型推理成本下降 70%。
LLM
推理优化
vLLM
PagedAttention
投机解码
量化
MoE
vLLM V1 深度拆解:当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板
编程
vLLM V1 深度拆解:当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板
2026-08-03 09:43:58 +0800 CST
view 148
深度拆解vLLM V1引擎四大核心架构:PagedAttention V2融合块表与前缀树缓存、分离式推理Prefill/Decode架构、KV Connector标准化接口、LMCache三层KV Cache管理,附完整部署配置与性能基准测试
vLLM
PagedAttention
LMCache
分离式推理
大模型推理
KV Cache
推理引擎
LLM Serving
GPU优化
开源
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 753
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
2026 大模型推理优化:TensorRT-LLM v0.19 + Blackwell + 低比特量化实战手册
编程
2026 大模型推理优化:TensorRT-LLM v0.19 + Blackwell + 低比特量化实战手册
2026-04-09 03:15:44 +0800 CST
view 1107
2026年TensorRT-LLM v0.19全面解析:Skip Softmax稀疏注意力、Paged KV Cache显存管理、INT8/INT4低比特量化完整实战,Blackwell架构适配指南,70B模型单卡部署方案
TensorRT-LLM
低比特量化
Blackwell
INT8
INT4
推理优化
NVIDIA
vLLM 0.5 深度解析:PagedAttention 架构原理与生产级 LLM 推理优化实战
编程
vLLM 0.5 深度解析:PagedAttention 架构原理与生产级 LLM 推理优化实战
2026-07-04 18:15:46 +0800 CST
view 400
深度解析 vLLM 0.5 的 PagedAttention 架构原理,涵盖 KV Cache 分页管理、MoE 优化、分布式推理、量化技术,并通过代码实战和性能对比,帮助开发者掌握生产级 LLM 推理最佳实践。
vLLM
PagedAttention
LLM推理
CUDA
KV Cache
深度学习
AI基础设施
Python
生产部署
性能优化
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
编程
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 265
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
TurboQuant+ 深度拆解:用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
编程
TurboQuant+ 深度拆解:用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
2026-07-28 11:48:24 +0800 CST
view 125
深度拆解Google ICLR 2026论文TurboQuant及其工程增强TurboQuant+:极坐标量化+QJL残差编码实现2bit KV Cache压缩,配合llama.cpp跨后端(CUDA/ROCm/Metal/Vulkan)生产级落地,附完整代码实战与选型建议
TurboQuant
KV Cache
LLM推理
llama.cpp
量化
显存优化
Walsh-Hadamard
Vulkan
CUDA
ROCm
LMCache 实战:大模型推理的 KV Cache 终极优化方案
编程
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 185
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
TurboQuant+ 深度拆解:用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
编程
TurboQuant+ 深度拆解:用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
2026-07-28 11:50:04 +0800 CST
view 160
深度拆解Google ICLR 2026论文TurboQuant及其工程增强TurboQuant+:极坐标量化+QJL残差编码实现2bit KV Cache压缩,配合llama.cpp跨后端(CUDA/ROCm/Metal/Vulkan)生产级落地,附完整代码实战与选型建议
TurboQuant
KV Cache
LLM推理
llama.cpp
量化
显存优化
Walsh-Hadamard
Vulkan
CUDA
ROCm
TurboQuant+深度拆解:极坐标量化+QJL残差编码——2bit KV Cache压缩重构 LLM 推理经济学
编程
TurboQuant+深度拆解:极坐标量化+QJL残差编码——2bit KV Cache压缩重构 LLM 推理经济学
2026-07-28 11:52:16 +0800 CST
view 203
深度拆解Google ICLR 2026论文TurboQuant及其工程增强TurboQuant+:极坐标量化+QJL残差编码实现2bit KV Cache压缩,配合llama.cpp跨后端(CUDA/ROCm/Metal/Vulkan)生产级落地,附完整代码实战与选型建议
TurboQuant
KV Cache
LLM推理
llama.cpp
量化
显存优化
Walsh-Hadamard
Vulkan
CUDA
ROCm
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
编程
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 359
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
编程
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 278
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
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
编程
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 2159
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)
编程
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 459
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
万字深度解析 Langfuse:当 LLM 应用遇见「全链路可观测性」——从 Tracing 架构到生产级 LLM Ops 的完整技术指南(2026)
编程
万字深度解析 Langfuse:当 LLM 应用遇见「全链路可观测性」——从 Tracing 架构到生产级 LLM Ops 的完整技术指南(2026)
2026-07-02 05:42:52 +0800 CST
view 430
2026年LLM应用可观测性完整指南:深度解析Langfuse架构、Tracing系统、ClickHouse存储、SDK集成、生产部署与性能优化,15+可运行代码示例
Langfuse
LLM
可观测性
Tracing
AI Engineering
LLM Ops
ClickHouse
Prompt Management
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 259
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
Ollama 完全指南:本地大模型部署的事实标准——从原理到生产级 AI 应用开发(2026)
编程
Ollama 完全指南:本地大模型部署的事实标准——从原理到生产级 AI 应用开发(2026)
2026-06-05 04:13:34 +0800 CST
view 519
Ollama 本地大模型部署完全指南,从架构原理到生产级部署,涵盖 RAG 集成、性能优化、Docker/K8s 部署等核心内容。
Ollama
本地大模型
AI应用开发
Go语言
llama.cpp
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)
编程
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 355
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
Ollama 完全指南:本地大模型部署的事实标准——架构、实战与生产级部署(2026)
编程
Ollama 完全指南:本地大模型部署的事实标准——架构、实战与生产级部署(2026)
2026-06-05 04:13:52 +0800 CST
view 705
Ollama 本地大模型部署完全指南,从架构原理到生产级部署,涵盖 RAG 集成、性能优化、Docker/K8s 部署等核心内容。
Ollama
本地大模型
AI应用开发
Go语言
llama.cpp
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