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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 817
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

当 C/C++ 遇上 Rust：llama.cpp 与 LiteBox 深度架构对比——2026 年本地 LLM 推理框架的心智模型之战

当 C/C++ 遇上 Rust：llama.cpp 与 LiteBox 深度架构对比——2026 年本地 LLM 推理框架的心智模型之战
2026-07-16 12:50:04 +0800 CST view 274
深度对比 llama.cpp 与 LiteBox 两大本地 LLM 推理框架：GGUF 格式设计、K-Quant 量化内核、KV cache 管理、多后端抽象、并发架构，配完整代码实战与性能实测数据。
llama.cpp LiteBox GGUF 量化 KV cache 本地LLM 推理框架 Rust C/C++ 模型压缩

Ollama 0.30 深度实战：当本地 LLM 推理有了双引擎——从 llama.cpp + MLX 双后端到 Gemma 4 QAT、从 Cohere2 MoE 到 ollama launch AI 编程助手生态的生产级完全指南（2026）

Ollama 0.30 深度实战：当本地 LLM 推理有了双引擎——从 llama.cpp + MLX 双后端到 Gemma 4 QAT、从 Cohere2 MoE 到 ollama launch AI 编程助手生态的生产级完全指南（2026）
2026-06-21 08:54:17 +0800 CST view 808
Ollama 0.30 深度解析：双引擎推理架构、Gemma 4 QAT、Cohere2 MoE、ollama launch 生态与生产级部署完全指南
Ollama LLM 本地推理 AI编程 llama.cpp MLX Gemma 开源

DwarfStar 4深度解析：Redis之父如何用500行C代码重塑本地大模型推理

DwarfStar 4深度解析：Redis之父如何用500行C代码重塑本地大模型推理
2026-06-29 01:19:31 +0800 CST view 348
Redis创始人antirez开源项目DwarfStar 4深度解析：如何用5000行C代码为DeepSeek V4 Flash打造专用推理引擎，实现Mac上26 tok/s的本地大模型推理体验。
AI推理本地大模型 DeepSeek C语言 Metal

2026 大模型推理优化：TensorRT-LLM v0.19 + Blackwell + 低比特量化实战手册

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 1153
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

NATS 深度实战：当云原生遇到了「零延迟」消息引擎——从 Pub/Sub 到 JetStream 持久化、从边缘计算到 AI 推理总线的生产级完全指南（2026）

NATS 深度实战：当云原生遇到了「零延迟」消息引擎——从 Pub/Sub 到 JetStream 持久化、从边缘计算到 AI 推理总线的生产级完全指南（2026）
2026-06-21 10:55:40 +0800 CST view 541
NATS深度实战：从Pub/Sub到JetStream持久化，从边缘计算到AI推理总线，生产级完全指南（2026）
NATS 消息队列云原生微服务 AI推理边缘计算 JetStream Pub/Sub Request/Reply Queue Groups

NATS 消息系统深度实战：云原生通信基础设施的架构设计与生产级最佳实践（2026）

NATS 消息系统深度实战：云原生通信基础设施的架构设计与生产级最佳实践（2026）
2026-06-21 10:56:10 +0800 CST view 464
NATS深度实战：云原生通信基础设施的架构设计与生产级最佳实践（2026）
NATS 消息队列云原生微服务 AI推理边缘计算 JetStream Pub/Sub Request/Reply Queue Groups

LLM 推理网关架构深度拆解：从 Python 到 Rust 的 10 倍性能跃迁——当 GIL 成为瓶颈，系统编程语言如何拯救你的推理服务

LLM 推理网关架构深度拆解：从 Python 到 Rust 的 10 倍性能跃迁——当 GIL 成为瓶颈，系统编程语言如何拯救你的推理服务
2026-08-12 10:43:39 +0800 CST view 90
当 Python 推理网关的 p99 延迟逼近 800ms 红线，我们用 Rust 重写后，吞吐量提升 10 倍，p99 延迟降至 80ms。深度拆解从 FastAPI + Gunicorn 到 Axum + Tokio 的全链路重构，涵盖请求池设计、FFI 边界、流式响应与 15 条踩坑清单。
Rust Python 推理网关性能优化 FFI 异步IO Tokio Axum 内存管理高并发

llama.cpp 深度实战：当 C/C++ 重写遇见端侧 LLM 推理——从 GGUF 量化到 Apple Silicon 38 tokens/s 的生产级完全指南（2026）

llama.cpp 深度实战：当 C/C++ 重写遇见端侧 LLM 推理——从 GGUF 量化到 Apple Silicon 38 tokens/s 的生产级完全指南（2026）
2026-06-16 01:17:28 +0800 CST view 934
llama.cpp 是端侧 LLM 推理的事实标准（180K+ Stars）。本文从源码架构、GGUF 格式、量化方法、跨平台后端、生产部署、性能优化到 DeepSeek V4 Flash 实战，全方位讲解本地 AI 推理。
llama.cpp GGUF 量化端侧推理本地AI C/C++ Apple Silicon

SGLang 深度拆解：当 RadixAttention 把 KV Cache 变成一棵可复用的「记忆树」——从前缀缓存、零开销调度到生产级推理服务的全链路实战

SGLang 深度拆解：当 RadixAttention 把 KV Cache 变成一棵可复用的「记忆树」——从前缀缓存、零开销调度到生产级推理服务的全链路实战
2026-08-18 21:45:21 +0800 CST view 18
深度拆解 SGLang 推理引擎：从 RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度、约束解码到 PD 分离与量化，配可运行代码与生产调优清单。
SGLang RadixAttention KV Cache LLM推理前缀缓存结构化生成

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