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vLLM INT8 W8A8 量化：Blackwell 卡不支持，环境还得和推理分开

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2026-09-27 00:03:47
用 llm-compressor 把 LLM 量化为 INT8 W8A8 并在 vLLM 加载的完整流程：加载模型、准备校准数据、SmoothQuant+GPTQ oneshot、lm_eval 评估。含硬件边界（INT8 仅支持 CC>7.5，Blackwell CC>=10.0 需改用 FP8）、vLLM 与 llm-compressor 分环境、忽略 lm_head、add_bos_token 评估坑与常见报错排查。
int8量化 vLLM llm-compressor W8A8 GPTQ SmoothQuant 模型量化

自建 LLM 推理引擎：默认 vLLM 之后，什么时候该换 SGLang 或 TensorRT-LLM？

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2026-09-20 00:04:35
自建 LLM 推理引擎的选型与部署边界：vLLM 为什么是默认起点，SGLang 的 RadixAttention 只有前缀命中时才有效，TensorRT-LLM 的编译成本与 NVIDIA 硬件锁定意味着什么，以及为什么横评数字只能当方向性参考、必须自测。
inference engine 推理引擎 vLLM SGLang TensorRT-LLM LLM 部署 AI 工程

inference-gateway 的 SSE 流式代理：Timeout:0、errgroup 取消与 io.Copy 背压

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2026-09-14 20:01:13
用 Go + GoFrame 给 vLLM 做前置推理网关时，SSE 流式代理最容易踩的几处：http.Client 的 Timeout 必须为 0、MaxIdleConnsPerHost 要调大、客户端断连要靠 errgroup 级联取消掐断后端省 GPU，以及把 4KB buffer 循环换成 io.Copy + flushWriter 后内存和背压怎么变化。
Go SSE 反向代理 vLLM GoFrame

vLLM v0.29.0 版本解读：Model Runner V2 全面默认与新一代推理优化

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2026-09-09 17:12:00
vLLM v0.29.0 发布：Model Runner V2 成为所有模型默认执行路径，新增 Hy4、腾讯 770B MoE、Qwen3.8-Flash-Next 等模型支持，并为 Kimi-K3 与 DeepSeek V4 提供端到端与 kernel 级性能优化，值得推理服务升级关注。
vLLM LLM 推理 Model Runner V2 开源项目性能优化

走进 vLLM：一个请求从 API 到 GPU 执行的完整路径

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2026-09-07 21:11:16
基于 vLLM 0.22.0 的源码走查：LLM.generate 到 EngineCore 的进程边界、预算型调度、输入展平、paged KV-cache 访问与持续批处理循环，附延迟排查实践要点。
AI vLLM 推理性能

vLLM 长时运行宕机复盘：自愈 supervisor 误杀 940 次

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2026-08-30 21:06:03
复盘一次 vLLM(DeepSeek-V4) 长时运行宕机：根因是超长上下文 decode 单步超时触发 EngineCore fatal 且不自愈，而引入的自愈 supervisor 又因启动宽限设成 180s 误杀正常冷启动进程累计重建 940 次。给出参数与自愈脚本设计教训。
运维 vLLM 事故复盘自愈 Supervisor

vLLM vs SGLang 深度横评：当 PagedAttention 遇上 RadixAttention——LLM 推理框架选型完全指南

vLLM vs SGLang 深度横评：当 PagedAttention 遇上 RadixAttention——LLM 推理框架选型完全指南
2026-08-18 11:46:32
深度横评 vLLM 和 SGLang 两大主流 LLM 推理框架，剖析 PagedAttention 和 RadixAttention 的核心原理，对比性能差异、显存效率、适用场景，并提供生产环境部署实战指南。
vLLM SGLang LLM推理 PagedAttention RadixAttention 深度学习性能优化框架横评

通义千问 Qwen3.8-27B 深度解析：Max 级旗舰权重首次开源，270 亿参数 Dense 模型如何在家用显卡上跑出旗舰性能

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2026-08-17 18:44:06
深度拆解阿里 Qwen3.8-27B：2.4T 旗舰与 27B 开源版的关系、MoE 架构细节、Dense 模型设计、vLLM/Ollama/昇腾部署实战、性能实测，以及完整的本地 RAG 代码示例。Apache 2.0 开源，家用显卡可跑。
Qwen3.8 通义千问大模型 MoE Dense架构 vLLM Ollama 本地部署

LLM 推理引擎 2026 终极对决：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、LMDeploy 谁才是你的最优解？

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2026-08-16 07:15:42
深度拆解四大主流LLM推理引擎——vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、LMDeploy——从核心架构、关键技术、性能基准到选型决策，配完整代码实战，帮你找到最适合业务场景的最优解。
LLM推理 vLLM SGLang TensorRT-LLM LMDeploy PagedAttention RadixAttention 性能优化大模型部署

推测解码深度实战：用「小模型猜、大模型验」的并行推理让 LLM 吞吐量翻倍（2026 生产指南）

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2026-08-15 11:15:10
深度拆解推测解码技术原理与生产实战：从拒绝采样数学原理到 vLLM 实现架构，配完整 Python 代码与性能基准测试，实现 2-2.5x 无损吞吐量提升
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vLLM v1 Engine 深度拆解：Continuous Batching + Chunked Prefill 如何将推理吞吐量翻倍（2026生产实战）

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2026-08-14 17:46:24
深度拆解vLLM v1 Engine架构：Continuous Batching、Chunked Prefill、异步内存管理等核心特性，配完整代码实战与性能基准测试
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vLLM v1 Engine 架构深度拆解：从异步调度到 Chunked Prefill 的生产级推理引擎演进（2026实战指南）

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2026-08-14 17:45:25
深度拆解vLLM v1 Engine架构：Continuous Batching、Chunked Prefill、异步内存管理等核心特性，从源码到生产部署，配完整代码实战与性能基准测试
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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）

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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。
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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）

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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。
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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

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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。
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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

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2026-08-09 02:16:55
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

2026 LLM 推理框架深度拆解：当 vLLM 0.5 决定「让 PagedAttention 吞掉最后一块显存碎片」——从 PagedAttention 到 FlashAttention 3.0，四大推理框架如何用「算子融合 + 量化混合 + 动态批处理」重新定义大模型推理的终极形态

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2026-08-06 06:16:32
深度拆解2026年四大主流LLM推理框架：vLLM 0.5 PagedAttention进化、TGI 2.0流式输出优化、TensorRT-LLM 1.8算子融合、DeepSpeed-MII 0.9自动优化，含完整架构分析、代码实战、性能基准测试与成本计算
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2026-08-04 09:16:35
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2026-08-03 17:14:27
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2026-08-03 09:43:58
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2026-08-01 15:47:00
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。
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2026-07-30 21:49:19
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。
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