LMCache-程序员茄子

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 202
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

万字深度解析 LMCache：当 KV Cache 遇见分布式存储革命——从常数级显存到千亿Token并发的完整技术指南（2026）

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万字深度解析 LMCache：当 KV Cache 遇见分布式存储革命——从常数级显存到千亿Token并发的完整技术指南（2026）
2026-07-02 13:46:08 +0800 CST view 440
深度解析 LMCache 开源 KV Cache 管理层项目：从三层存储架构、多后端支持、Disaggregated Prefill、CacheBlend、Segmented Prefill、P2P 共享到 Kubernetes 生产级部署的完整技术指南，含性能基准测试与代码实战
LMCache KV Cache LLM vLLM 分布式 RDMA Kubernetes 推理优化 Redis NIXL

LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南

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LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南
2026-07-14 18:47:11 +0800 CST view 203
深度拆解 LMCache 项目：从 Transformer Attention 机制出发，详细讲解 KV Cache 原理、三层存储架构、生产部署实战、Docker Compose 配置、CacheGen 压缩算法、PD 分离、跨实例 KV Cache 共享，以及与 vLLM/SGLang 的集成，配完整代码示例与性能调优指南。实测 DeepSeek 多轮对话 3~5 倍 TTFT 改善。
LMCache KV Cache LLM推理 vLLM SGLang 推理优化 DeepSeek 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）

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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 366
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

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

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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 184
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

Apache Flink 3.0 深度解析：从实时计算引擎到 Agent Native 基础设施——Agentic Streaming、Flink Agents 与多模态数据湖的完整实战指南

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Apache Flink 3.0 深度解析：从实时计算引擎到 Agent Native 基础设施——Agentic Streaming、Flink Agents 与多模态数据湖的完整实战指南
2026-07-06 06:42:31 +0800 CST view 604
深度解析Apache Flink 3.0 Agent Native架构：从Cloud Native到Agent Native的范式转换、Agentic Streaming流水线架构、Flink Agents事件驱动智能体框架、Apache Paimon 2.0多模态数据湖、Apache Fluss 1.0实时上下文层与MCP Gateway、CPU+GPU混合调度、淘宝闪购与小红书生产实战。含Java/Python完整代码示例。
Apache Flink Flink Agents Agent Native Agentic Streaming 实时计算 AI Agent 多模态数据湖 Apache Paimon Apache Fluss

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）

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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 +0800 CST view 327
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

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）

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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 380
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

Apache DataFusion 深度拆解：当 Rust 遇上向量化查询引擎——从 Arrow 内存模型、查询优化器到 Comet 加速 Spark 的工程全貌（2026）

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Apache DataFusion 深度拆解：当 Rust 遇上向量化查询引擎——从 Arrow 内存模型、查询优化器到 Comet 加速 Spark 的工程全貌（2026）
2026-07-18 05:44:10 +0800 CST view 270
深度拆解 Apache DataFusion：Rust 编写的向量化 SQL 查询引擎，从 Arrow 内存模型、逻辑/物理计划、查询优化器到自定义 UDF 与数据源、Python 绑定，以及 DataFusion Comet 透明加速 Spark 的工程全貌。
Apache DataFusion Rust 向量化执行查询引擎 Apache Arrow DataFusion Comet Spark 加速

Kubernetes Workload API 深度拆解：当调度器终于承认「Pod 不是孤岛」——从四次外部造轮子到 kube-scheduler 原生 PodGroup 的一次调度内核手术

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Kubernetes Workload API 深度拆解：当调度器终于承认「Pod 不是孤岛」——从四次外部造轮子到 kube-scheduler 原生 PodGroup 的一次调度内核手术
2026-08-10 07:21:30 +0800 CST view 91
深度拆解 KEP-4671 Workload/PodGroup API：gang scheduling 为何被外部造了四次轮子、Workload 与 PodGroup 从嵌套到解耦的自我否定、schedulingGroup 为何不可变、Workload Scheduling Cycle 如何改写 scheduleOne 主循环、PlacementFeasible 三态语义、DisruptionMode 与从节点泛化到域的抢占算法。含 YAML/Go 控制器/排查脚本/告警规则与十条踩坑。
Kubernetes Gang Scheduling Workload API PodGroup kube-scheduler 云原生 AI训练 DRA 抢占调度器

Kubernetes 1.36 原生 Gang 调度深度拆解：PodGroup/Workload API 如何终结 AI 训练的「半个作业」困局

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Kubernetes 1.36 原生 Gang 调度深度拆解：PodGroup/Workload API 如何终结 AI 训练的「半个作业」困局
2026-08-02 02:51:55 +0800 CST view 150
从一个 8 卡训练任务的调度死锁讲起，拆解 Kubernetes 1.36 原生 Gang 调度（PodGroup/Workload API）的设计取舍、调度框架扩展点源码实现、DRA 不支持抢占带来的优先级反转，以及生产落地的选型清单与性能调优方法。
Kubernetes Gang Scheduling DRA kube-scheduler AI训练云原生

Headroom深度解析：AI Agent上下文压缩层的架构革命——Token成本暴降95%与可逆压缩的完整实战指南

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Headroom深度解析：AI Agent上下文压缩层的架构革命——Token成本暴降95%与可逆压缩的完整实战指南
2026-07-05 21:12:46 +0800 CST view 460
深度解析Headroom上下文压缩中间层：六大压缩算法（SmartCrusher/CodeCompressor/Kompress-base/ImageCompressor/IntelligentContext/CacheAligner）、CCR可逆压缩、跨Agent记忆共享、KV Cache命中率优化。含完整代码实战、基准测试对比、竞品分析与生产部署指南。
Headroom AI Agent 上下文压缩 Token优化 CCR 可逆压缩 Context Engineering KV Cache LLM Python

LLM 推理服务引擎深度拆解：从 PagedAttention 到 PD 分离，把 GPU 榨干的七层优化栈

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LLM 推理服务引擎深度拆解：从 PagedAttention 到 PD 分离，把 GPU 榨干的七层优化栈
2026-07-30 21:49:19 +0800 CST view 156
深度拆解 LLM 推理服务的七层优化栈：PagedAttention 分页显存与写时复制、连续批处理消灭队头阻塞、前缀缓存命中率实操、Chunked Prefill 与 PD 分离决策、KV Cache 分层复用的拉取/重算临界点、投机解码加速比数学与失效场景、量化与并行选型。附大量可运行代码、压测骨架、调优顺序与七个常见误区。
LLM推理 vLLM SGLang PagedAttention PD分离 KV Cache 前缀缓存投机解码 Chunked Prefill 性能优化

从PagedAttention到Prefix Caching：2026年LLM推理KV Cache优化工程实践

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从PagedAttention到Prefix Caching：2026年LLM推理KV Cache优化工程实践
2026-07-07 16:15:25 +0800 CST view 181
深入解析2026年大模型推理中的KV Cache优化技术栈：从PagedAttention虚拟分页管理、Prefix Caching缓存复用、Speculative Decoding并行验证，到INT8量化与Continuous Batching生产实践，配合代码示例与性能对比，助你系统性掌握LLM推理优化的核心要领。
LLM KV Cache PagedAttention Prefix Caching vLLM 推理优化 Speculative Decoding

LLM推理引擎深度实战：从PagedAttention到生产级部署，万字长文吃透2026年最关键的AI基础设施

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LLM推理引擎深度实战：从PagedAttention到生产级部署，万字长文吃透2026年最关键的AI基础设施
2026-06-27 12:44:29 +0800 CST view 390
2026年LLM推理引擎深度实战：从PagedAttention、连续批处理、量化技术到生产级K8s部署，万字长文覆盖vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI四大框架架构原理与实测对比
LLM推理 vLLM PagedAttention SGLang 推理优化 TensorRT-LLM 生产部署 KV Cache 量化

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

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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 178
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

Hermes Agent v0.19.0 水银版深度解剖：80%速度提升背后的自进化架构革命

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Hermes Agent v0.19.0 水银版深度解剖：80%速度提升背后的自进化架构革命
2026-07-24 12:44:31 +0800 CST view 271
深度解剖 Hermes Agent v0.19.0 水银版：80%速度提升、14倍TUI渲染提速、11项重磅新功能，以及支撑这一切的自进化闭环架构三层记忆系统完整解析
Hermes Agent Hermes v0.19.0 Nous Research AI Agent 自进化 Skill系统开源 Quicksilver

Headroom 深度解析：给 AI Agent 装上「上下文压缩层」——从 6 种压缩算法到 CCR 可逆架构、从 KV Cache 优化到生产级部署的完整技术指南（2026）

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Headroom 深度解析：给 AI Agent 装上「上下文压缩层」——从 6 种压缩算法到 CCR 可逆架构、从 KV Cache 优化到生产级部署的完整技术指南（2026）
2026-07-04 17:45:34 +0800 CST view 222
Headroom 是 2026 年 7 月 GitHub 周趋势冠军（13k+ Star），通过 6 种压缩算法 + CCR 可逆架构，为 AI Agent 节省 60-95% Token，精度保留率 97%。本文深度解析架构原理、代码实战和生产级部署。
Headroom AI Agent Token压缩上下文管理开源项目 Python Claude Code KV Cache AST感知生产部署

LiteRT-LM：Google端侧大模型推理引擎的革命性架构——从TensorFlow Lite的困境到LLM原生推理的全链路解析

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LiteRT-LM：Google端侧大模型推理引擎的革命性架构——从TensorFlow Lite的困境到LLM原生推理的全链路解析
2026-04-19 22:17:39 +0800 CST view 1138
深入解析Google LiteRT-LM端侧LLM推理引擎的核心架构：分层内存池、KV Cache量化、算子融合、WebGPU运行时。与TensorFlow Lite、llama.cpp、MLX横向对比，提供生产级部署实战指南。
Google 端侧AI LiteRT-LM WebGPU 量化 KV Cache TensorFlow Lite LLM推理

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）

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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 +0800 CST view 42
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：从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命（2026实战指南）

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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 +0800 CST view 88
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

KV Cache 深度拆解：当推理引擎决定把「注意力状态」做成一套存储系统——从 PagedAttention 分页、PD 分离成本方程到分层缓存盈亏平衡点的 Goodput 工程学

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KV Cache 深度拆解：当推理引擎决定把「注意力状态」做成一套存储系统——从 PagedAttention 分页、PD 分离成本方程到分层缓存盈亏平衡点的 Goodput 工程学
2026-08-09 02:16:55 +0800 CST view 102
深度拆解 LLM 推理的 KV Cache 工程体系：为什么北极星指标必须从 Throughput 换成 Goodput、PagedAttention 的链式 hash 与前缀树实现、PD 分离的盈亏平衡方程（长输入短输出为何是负优化）、KVConnector 逐层流水传输、分层存储的盈亏平衡带宽公式与运行时决策函数、缓存感知路由，含可运行代码、调优清单与十条踩坑。
KV Cache vLLM PD分离 PagedAttention LLM推理 Goodput 前缀缓存 RDMA 分层存储性能优化

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）

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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 504
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

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