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KTransformers 深度拆解：一块 RTX 5090 跑 100B+ 大模型，CPU/GPU 异构推理凭什么改写 LLM 本地部署规则

KTransformers 深度拆解：一块 RTX 5090 跑 100B+ 大模型，CPU/GPU 异构推理凭什么改写 LLM 本地部署规则
2026-07-24 07:44:31 +0800 CST view 206
KTransformers 通过 CPU/GPU 异构计算，让一块 RTX 5090（32GB 显存）能跑起 100B+ MoE 大模型，且无需量化压缩，保持原精度 FP16。实测比 llama.cpp Q8_0 快 4.5 倍。本文深度拆解其专家细粒度卸载、异步预取、DMA 优化等核心技术，以及实战部署指南。
KTransformers LLM推理 MoE 异构计算 DeepSeek SGLang CPU Offload 本地部署 GPU优化

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）

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 439
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

Intel OpenVINO 2026.3 深度拆解：让 300 亿参数 MoE 模型跑进 16GB 内存的工程实践

Intel OpenVINO 2026.3 深度拆解：让 300 亿参数 MoE 模型跑进 16GB 内存的工程实践
2026-08-09 03:16:31 +0800 CST view 7
深度拆解 Intel OpenVINO 2026.3：MoE 模型磁盘卸载（16GB 运行 30B MoE）、FP8 量化、NNCF、持续批处理、至强 6+ AMX 加速、Omni 多模态流水线等核心新特性，含可运行代码与十大生产踩坑清单。
OpenVINO Intel AI推理模型部署 LLM MoE FP8量化持续批处理异构计算 NPU CPU优化

MCP 2026 深度解析：AI推理性能瓶颈诊断的12个隐性耗时陷阱——从TensorRT-LLM到vLLM再到Triton的全引擎实战

MCP 2026 深度解析：AI推理性能瓶颈诊断的12个隐性耗时陷阱——从TensorRT-LLM到vLLM再到Triton的全引擎实战
2026-04-30 14:21:13 +0800 CST view 651
深度解析MCP 2026基准测试框架，拆解TensorRT-LLM、vLLM、Triton三大推理引擎的12个隐性耗时陷阱，提供可落地的诊断方法与修复路径。
AI推理性能优化 TensorRT-LLM vLLM Triton MCP2026 GPU优化

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）

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 338
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

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见 KV Cache 革命——从 TTFT 优化到跨引擎 KV 复用、从 GPU/CPU/Disk 三级存储到分布式 P2P 共享的完整技术指南（2026）

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见 KV Cache 革命——从 TTFT 优化到跨引擎 KV 复用、从 GPU/CPU/Disk 三级存储到分布式 P2P 共享的完整技术指南（2026）
2026-07-03 03:14:31 +0800 CST view 303
深度解析LMCache KV Cache管理层：从TTFT优化原理、GPU/CPU/Disk三级存储架构、跨引擎KV复用、分布式P2P共享，到与vLLM深度集成的生产级部署实战，含完整代码和性能调优指南。
LMCache LLM推理 KV Cache vLLM TTFT优化 GPU优化 AI推理加速分布式缓存

KV Cache 显存优化深度解析：从 PagedAttention 到 2026 年最新压缩技术演进

KV Cache 显存优化深度解析：从 PagedAttention 到 2026 年最新压缩技术演进
2026-08-01 15:47:00 +0800 CST view 120
从第一性原理深度剖析 KV Cache 显存困境，系统拆解 PagedAttention 核心原理，对比 vLLM/TensorRT-LLM/SGLang 三大推理框架技术路线，涵盖 FP8/INT4 量化、前缀缓存、StreamingLLM 等 2026 年最新压缩技术，含完整代码示例与生产调优指南。
KV Cache PagedAttention vLLM TensorRT-LLM SGLang LLM推理 GPU优化显存优化量化深度学习

LLM 推理框架选型实战：vLLM、TensorRT-LLM、TGI、DeepSpeed-MII 深度对比与生产部署指南

LLM 推理框架选型实战：vLLM、TensorRT-LLM、TGI、DeepSpeed-MII 深度对比与生产部署指南
2026-07-03 13:49:04 +0800 CST view 402
深度对比 vLLM 0.5、TensorRT-LLM 1.8、TGI 2.0、DeepSpeed-MII 0.9 四大推理框架，从核心技术原理、性能数据、成本账本到生产部署实战，帮你做出正确的框架选型决策。
LLM vLLM TensorRT-LLM TGI DeepSpeed 推理优化大模型部署 GPU优化

vLLM 深度实战：当 PagedAttention 遇上生产级 LLM 推理——从内存革命到分布式部署的完全指南（2026）

vLLM 深度实战：当 PagedAttention 遇上生产级 LLM 推理——从内存革命到分布式部署的完全指南（2026）
2026-06-10 10:17:56 +0800 CST view 515
深度解析 vLLM 的核心架构 PagedAttention 和 Continuous Batching，从内存管理原理到生产级分布式部署的完全指南。
vLLM LLM推理 PagedAttention GPU优化大模型部署 AI推理

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 554
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 919
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 与 SGLang 深度横评：两种推理范式的工程哲学对决

vLLM 与 SGLang 深度横评：两种推理范式的工程哲学对决
2026-07-24 06:14:45 +0800 CST view 271
深度对比vLLM与SGLang两大LLM推理引擎：PagedAttention vs RadixAttention，Continuous Batching原理，吞吐与延迟实战选型指南
vLLM SGLang LLM推理 PagedAttention RadixAttention Continuous Batching GPU优化推理引擎

DeepGEMM 深度解析：DeepSeek 开源的 FP8 GEMM 内核如何重塑 AI 推理性能边界

DeepGEMM 深度解析：DeepSeek 开源的 FP8 GEMM 内核如何重塑 AI 推理性能边界
2026-04-21 05:16:09 +0800 CST view 1053
深入剖析 DeepSeek 开源的 DeepGEMM 库：从 FP8 精度革命到 1550 TFLOPS 性能突破，揭秘现代 AI 推理基础设施的底层优化技术
DeepGEMM FP8 DeepSeek CUDA AI推理 GPU优化 GEMM TensorCore

vLLM 深度解析：LLM 推理性能的终极引擎——从 PagedAttention 到生产级部署的完整技术内幕

vLLM 深度解析：LLM 推理性能的终极引擎——从 PagedAttention 到生产级部署的完整技术内幕
2026-05-18 08:22:35 +0800 CST view 849
全面解析 vLLM 推理引擎的核心架构，从 PagedAttention 原理到生产级部署实战，涵盖量化推理、多GPU并行、性能调优等完整技术栈
vLLM LLM推理 PagedAttention GPU优化量化推理深度解析

DeepSeek DeepGEMM 2026年4月重磅更新：Mega MoE融合算子、FP4精度与极致性能优化

DeepSeek DeepGEMM 2026年4月重磅更新：Mega MoE融合算子、FP4精度与极致性能优化
2026-04-23 08:41:45 +0800 CST view 740
深度解析DeepSeek DeepGEMM 2026年4月重大更新：Mega MoE融合算子（dispatch+Linear+SwiGLU+Combine五合一，NVLink通信与Tensor Core计算重叠）、FP8xFP4 GEMM、FP4 Indexer、PDL调度优化与JIT加速，附完整代码实战。
DeepGEMM DeepSeek GPU优化 CUDA FP8 FP4 MoE AI Infra 高性能计算 NVIDIA

vLLM 深度拆解：当 KV Cache 学会「分页」——用操作系统智慧重写 LLM 推理的心智模型

vLLM 深度拆解：当 KV Cache 学会「分页」——用操作系统智慧重写 LLM 推理的心智模型
2026-07-15 10:13:07 +0800 CST view 206
深度拆解 vLLM 核心架构：从 PagedAttention 分页内存管理、Continuous Batching 动态调度，到 Speculative Decoding、Prefix Caching 等高级特性，配完整代码示例与生产部署指南。
vLLM PagedAttention LLM推理深度学习 GPU优化 Continuous Batching

小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed深度实战：当万亿参数模型突破1000 Tokens/s——从全链路优化到生产级推理加速的完全指南（2026）

小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed深度实战：当万亿参数模型突破1000 Tokens/s——从全链路优化到生产级推理加速的完全指南（2026）
2026-06-09 13:18:45 +0800 CST view 1590
深度解析小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed如何在通用GPU上实现1000 Tokens/s的推理速度，包括FP4量化、DFlash解码引擎、TileRT执行系统等核心技术。
AI 推理加速大模型小米 GPU优化

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 +0800 CST view 116
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

TensorRT-LLM 深度实战：从 Blackwell 架构到 INT4 量化的 LLM 推理性能革命

TensorRT-LLM 深度实战：从 Blackwell 架构到 INT4 量化的 LLM 推理性能革命
2026-05-22 06:19:51 +0800 CST view 735
深入解析TensorRT-LLM推理框架，从Paged KV Cache、连续批处理到INT4/INT8/FP8量化实战，覆盖Blackwell架构适配、Triton部署与K8s生产方案
TensorRT-LLM LLM推理量化 INT4 Blackwell GPU优化

GoGPU 深度实战：纯 Go、零 CGO 的 GPU 计算生态——从 2D 图形到 GUI 工具包的完整指南（2026）

GoGPU 深度实战：纯 Go、零 CGO 的 GPU 计算生态——从 2D 图形到 GUI 工具包的完整指南（2026）
2026-06-28 15:44:07 +0800 CST view 325
深度解析 GoGPU 纯 Go GPU 计算生态的完整架构：wgpu GPU 抽象层、gg 5 引擎智能光栅化、ui GUI 工具包、naga Shader 编译器、g3d 3D 渲染引擎，含完整代码实战、性能基准与生产部署指南（2026）
Go GoGPU WebGPU GPU计算图形编程 wgpu GUI 2D渲染开源性能优化

WebGPU 计算着色器深度解析：WGSL 编程范式与 GPU 并行计算实战

WebGPU 计算着色器深度解析：WGSL 编程范式与 GPU 并行计算实战
2026-05-17 11:46:05 +0800 CST view 774
深入解析 WebGPU 计算着色器与 WGSL 着色语言，从架构原理到代码实战，涵盖图像处理、粒子模拟、神经网络推理三大场景，探讨 GPU 并行计算的优化策略与生态趋势。
WebGPU WGSL Compute Shader GPU编程并行计算 JavaScript 前端性能 GPGPU

NVIDIA Vera CPU 深度实战：首款 Agentic AI 原生 CPU 架构解析（2026）

NVIDIA Vera CPU 深度实战：首款 Agentic AI 原生 CPU 架构解析（2026）
2026-06-18 16:29:37 +0800 CST view 438
深度解析 NVIDIA 首款 Agentic AI 原生 CPU——Vera CPU 的架构设计、Olympus 核心创新、统一内存架构、CPU-GPU 协同方案，并提供 Python/Go 代码实战示例。
NVIDIA Vera CPU Agentic AI Olympus架构 FP8 NVLink-C2C Rubin GPU

WebGPU 深度拆解：当浏览器学会「直面 GPU」——从 WGSL 计算着色器、跨平台运行时到生产级 GPU 计算的工程全貌（2026）

WebGPU 深度拆解：当浏览器学会「直面 GPU」——从 WGSL 计算着色器、跨平台运行时到生产级 GPU 计算的工程全貌（2026）
2026-07-18 03:42:25 +0800 CST view 177
深度拆解 WebGPU：从对象模型、WGSL 计算着色器、与 Vulkan/Metal/D3D12 的映射，到浏览器与 Deno 跨平台实战、端侧 Transformer 推理与生产级性能优化。
WebGPU WGSL GPU计算浏览器前端工程化 Deno TypeScript GPGPU

WebGPU 计算管线深度拆解：当浏览器开始「直接调用 GPU 算力」——从 WGSL 计算着色器、Storage Buffer 到浏览器端 GPGPU 与 AI 推理的工程全貌（2026）

WebGPU 计算管线深度拆解：当浏览器开始「直接调用 GPU 算力」——从 WGSL 计算着色器、Storage Buffer 到浏览器端 GPGPU 与 AI 推理的工程全貌（2026）
2026-07-19 02:43:47 +0800 CST view 183
深度拆解 WebGPU 计算管线：从 WGSL 计算着色器、Storage Buffer、workgroup 共享内存，到矩阵乘法 tiling、图像卷积、真实 GPU 基准对比，并落地浏览器端大模型推理（WebLLM/ONNX Runtime Web）。
WebGPU GPGPU WGSL 计算管线浏览器AI GPU计算

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