大模型推理相关技术文章

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kimi-k3-in-c：纯C99实现的Kimi K3推理引擎，176KB二进制，8GB内存可跑2.78万亿参数模型

kimi-k3-in-c：纯C99实现的Kimi K3推理引擎，176KB二进制，8GB内存可跑2.78万亿参数模型
2026-09-05 19:05:56
介绍kimi-k3-in-c这个用纯C99编写的Kimi K3推理引擎：2.78万亿参数模型无需显卡，普通电脑靠CPU和8GB内存即可运行，引擎仅176KB，零框架零GPU零依赖，输出与PyTorch官方实现逐字节一致。通过四重压缩将5.56TB模型压缩到8.24GB运行内存，GitHub Star超3800。
kimi-k3-in-c 大模型推理 C语言 MoE 本地部署

colibri：2400 行 C 代码实现的超大模型本地推理引擎，12700 Star

colibri：2400 行 C 代码实现的超大模型本地推理引擎，12700 Star
2026-09-05 19:04:00
介绍 colibri 这个零依赖的 C 语言推理引擎：通过将模型拆分为常驻内存的密集部分和磁盘按需加载的专家部分，实现 25GB 内存运行 7440 亿参数的 GLM 5.2 模型，支持 MLA 注意力压缩、MTP 推测解码和 OpenAI 兼容 API，GitHub 已获 12700 Star。
colibri 大模型推理本地部署 MoE GLM

AirLLM 深度实战：8GB 显存跑 405B 大模型——分层推理如何拆掉「显存墙」（2026 实战指南）

AirLLM 深度实战：8GB 显存跑 405B 大模型——分层推理如何拆掉「显存墙」（2026 实战指南）
2026-08-15 09:44:41
深度拆解 AirLLM 分层推理架构：8GB 显存跑 405B 大模型的时间换空间哲学，从 mmap 权重映射、单层计算流水线到完整 Python 实战与 15 条生产级优化建议。
AirLLM 大模型推理显存优化 LLM 内存推理 Python 性能优化 GPU

vLLM vs SGLang 深度拆解：从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命（2026实战指南）

vLLM vs SGLang 深度拆解：从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命（2026实战指南）
2026-08-14 07:13:18
深度拆解 vLLM 与 SGLang 两大推理框架：从 PagedAttention 分页内存管理到 RadixAttention 前缀树复用，从 Continuous Batching 到压缩有限状态机，配完整性能对比数据与 15 条生产踩坑清单。
vLLM SGLang 大模型推理 PagedAttention RadixAttention KV Cache 高性能计算 LLM部署

vLLM vs SGLang 深度拆解：当推理引擎分道扬镳——从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命与选型决策指南（2026）

vLLM vs SGLang 深度拆解：当推理引擎分道扬镳——从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命与选型决策指南（2026）
2026-08-14 07:12:45
深度拆解 vLLM 与 SGLang 两大推理框架：从 PagedAttention 分页内存管理到 RadixAttention 前缀树复用，从 Continuous Batching 到压缩有限状态机，配完整性能对比数据与 15 条生产踩坑清单。
vLLM SGLang 大模型推理 PagedAttention RadixAttention KV Cache 高性能计算 LLM部署

Qwen3.8-Max架构深度拆解：2.4万亿稀疏MoE如何用950亿激活参数挑战Claude——从混合专家路由到百万Token滑窗记忆的全链路工程革命

Qwen3.8-Max架构深度拆解：2.4万亿稀疏MoE如何用950亿激活参数挑战Claude——从混合专家路由到百万Token滑窗记忆的全链路工程革命
2026-08-12 18:14:32
深度拆解阿里巴巴Qwen3.8-Max架构：2.4万亿参数的稀疏MoE如何用950亿激活参数实现GPT-4级能力，从分层专家路由、百万Token滑动窗口缓存到自主编程能力的全链路工程解析
Qwen3.8-Max 稀疏MoE 混合专家 Transformer架构大模型推理百万Token上下文深度学习 AI

2026 大模型推理框架选型实战：从 vLLM、TGI 到 TensorRT-LLM 的全链路架构拆解与性能防线

2026 大模型推理框架选型实战：从 vLLM、TGI 到 TensorRT-LLM 的全链路架构拆解与性能防线
2026-08-12 11:14:56
深度拆解 2026 年四大主流推理框架 vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9 的核心技术、性能对比与选型指南，涵盖 PagedAttention、Continuous Batching、量化优化、分布式推理与生产踩坑清单。
vLLM TensorRT-LLM TGI DeepSpeed-MII 大模型推理 KV Cache PagedAttention 推理优化量化分布式推理

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

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
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

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

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
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

2026 大模型推理框架深度对比：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9 性能与成本终极较量

2026 大模型推理框架深度对比：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9 性能与成本终极较量
2026-07-23 08:13:30
2026年四大主流大模型推理框架深度对比：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9。从核心技术优化、吞吐量延迟、算力成本、部署适配性四大维度开展极致测评，为企业技术选型提供精准参考。
vLLM TensorRT-LLM TGI DeepSpeed-MII 大模型推理 PagedAttention FlashAttention 量化推理 GPU推理优化

colibrì 深度拆解：当1300行纯C在25GB笔记本上跑起744B大模型——纯C运行时、MoE稀疏激活与智谱GLM-5.2的工程奇迹（2026）

colibrì 深度拆解：当1300行纯C在25GB笔记本上跑起744B大模型——纯C运行时、MoE稀疏激活与智谱GLM-5.2的工程奇迹（2026）
2026-07-19 09:14:11
纯C语言实现的大模型推理引擎，仅用1300行代码在25GB内存笔记本上运行744B参数的GLM-5.2 MoE模型，含完整代码示例与技术解析
C语言 GLM-5.2 MoE 大模型推理量化 AVX2 MLA注意力推测解码 Apple Silicon

BitNet 深度拆解：当大模型被压到 1.58 bit——三值量化、BitLinear 与在 CPU 上跑 100B 的工程全貌（2026）

BitNet 深度拆解：当大模型被压到 1.58 bit——三值量化、BitLinear 与在 CPU 上跑 100B 的工程全貌（2026）
2026-07-19 01:12:51
深度拆解微软 BitNet 1-bit/1.58-bit 大模型：从三值量化数学、BitLinear 架构、BitNet.cpp 推理内核，到在 CPU 上运行 100B 模型的完整工程实战。
BitNet 1-bit LLM 三值量化 BitLinear 边缘AI 大模型推理

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
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

vLLM 深度拆解：当大模型推理学会「分页注意力」——PagedAttention、连续批处理与 V1 引擎如何重写 GPU 推理服务的心智模型

vLLM 深度拆解：当大模型推理学会「分页注意力」——PagedAttention、连续批处理与 V1 引擎如何重写 GPU 推理服务的心智模型
2026-07-16 04:19:16
从工程师视角深度拆解 vLLM：PagedAttention 分页注意力、连续批处理、V1 引擎架构、KV Cache 管理、量化与投机解码，配 OpenAI 兼容服务、引导解码与生产调优实战。
vLLM PagedAttention 连续批处理大模型推理 GPU推理服务 KV缓存 V1引擎

DSpark深度解析：DeepSeek联合北大开源的推测解码框架——半自回归生成+置信度调度如何让大模型推理速度飙升85%

DSpark深度解析：DeepSeek联合北大开源的推测解码框架——半自回归生成+置信度调度如何让大模型推理速度飙升85%
2026-07-06 07:43:51
深度解析DeepSeek联合北京大学开源的DSpark推测解码推理加速框架：半自回归生成架构解决后缀衰减、置信度调度验证机制避免算力浪费、单用户生成速度提升60%-85%、吞吐量最高暴涨661%。含完整代码实战与性能基准测试。
DSpark DeepSeek 推测解码 Speculative Decoding 推理加速半自回归置信度调度大模型推理

万字深度解析 Nano-vLLM：当1200行Python代码重构大模型推理——从架构设计到性能超越vLLM的完整技术指南（2026）

万字深度解析 Nano-vLLM：当1200行Python代码重构大模型推理——从架构设计到性能超越vLLM的完整技术指南（2026）
2026-07-01 14:44:55
Nano-vLLM：用约1200行Python代码实现的轻量级vLLM替代方案。深度解析KV Cache管理、GQA注意力、RoPE位置编码、Continuous Batching等核心技术，Benchmark性能超越vLLM 5.3%。适合学习大模型推理原理和内网轻量级部署。
Nano-vLLM 大模型推理 LLM Tensor Parallelism KV Cache Continuous Batching Python PyTorch Qwen2 开源项目

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
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

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
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

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
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

MoE架构深度实战：当模型参数突破万亿——从DeepSeek R2到GPT-5的稀疏激活革命（2026完全指南）

MoE架构深度实战：当模型参数突破万亿——从DeepSeek R2到GPT-5的稀疏激活革命（2026完全指南）
2026-06-26 00:46:56
2026年，大语言模型的参数量已经突破1.2万亿（DeepSeek R2），但推理时的计算量只相当于200亿参数的稠密模型。这背后的核心技术就是Mixture of Experts（MoE）架构。本文深度解析MoE的核心原理、工程实现、负载均衡策略，以及DeepSeek R2和GPT-5中的最新优化技巧。包含完整的PyTorch代码实战，从零实现MoE层。
MoE架构混合专家 DeepSeek R2 稀疏激活门控网络负载均衡大模型推理细粒度MoE 共享专家 GPT-5

2026大模型推理框架终极对决：vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——谁才是生产级部署的真正王者？

2026大模型推理框架终极对决：vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——谁才是生产级部署的真正王者？
2026-06-23 08:22:26
深度对比2026年四大主流大模型推理框架：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9，从核心架构、性能压测、成本分析到代码实战的完全指南。
vLLM TensorRT-LLM 大模型推理性能优化 DeepSpeed TGI

ds4 (DwarfStar) 深度实战：当 Redis 之父学会「大模型量化」——从非对称 2-bit 量化到磁盘 KV 缓存的生产级完全指南（2026）

ds4 (DwarfStar) 深度实战：当 Redis 之父学会「大模型量化」——从非对称 2-bit 量化到磁盘 KV 缓存的生产级完全指南（2026）
2026-06-15 00:18:14
深度剖析 Redis 之父 antirez 的最新项目 ds4 (DwarfStar)，专为 DeepSeek V4 Flash 设计的本地推理引擎。涵盖非对称 2-bit 量化、磁盘 KV 缓存、Metal/CUDA 优化、内置 Coding Agent 等核心技术。
ds4 DwarfStar antirez Redis 大模型推理 MoE架构量化

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
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

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
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

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