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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
编程
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 228
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
WebNN + WebGPU + WASM 三端融合:2026年浏览器端AI推理的终极架构——从零构建生产级推理引擎
编程
WebNN + WebGPU + WASM 三端融合:2026年浏览器端AI推理的终极架构——从零构建生产级推理引擎
2026-06-27 07:12:19 +0800 CST
view 543
2026年WebNN、WebGPU、WASM三端融合的浏览器端AI推理架构深度实战。从环境探测、模型加载、推理执行到性能优化,完整代码实现生产级推理引擎。
WebNN
WebGPU
WASM
浏览器AI推理
ONNX Runtime
NPU加速
端侧推理
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)
编程
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 413
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
DFlash 深度解析:块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南
编程
DFlash 深度解析:块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南
2026-05-28 19:39:07 +0800 CST
view 982
深入解析 DFlash 块扩散投机解码方案:如何让 Qwen3-8B 实现 6 倍无损加速,超越 EAGLE-3 与 llama.cpp,附 SGLang/vLLM/MLX 完整部署指南。
LLM推理
投机解码
块扩散
DFlash
推理加速
Transformer优化
GPU
CUDA
SGLang
vLLM
OpenVINO 2026.3 深度拆解:从 MoE 磁盘卸载到 FP8 量化,Intel 的端侧 AI 推理全家桶又升级了
编程
OpenVINO 2026.3 深度拆解:从 MoE 磁盘卸载到 FP8 量化,Intel 的端侧 AI 推理全家桶又升级了
2026-08-10 11:46:27 +0800 CST
view 190
深度拆解 Intel OpenVINO 2026.3 四大核心更新:MoE 磁盘卸载让 300B 模型跑在 16GB 机器上、Linux 懒加载消除权重复制、FP8 量化新能力、三条 GenAI 新流水线,配完整代码实战与性能数据对比
OpenVINO
Intel
AI推理
MoE
FP8量化
端侧部署
NNCF
LLM
CPU推理
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
编程
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 415
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
vLLM 深度实战:当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南(2026)
编程
vLLM 深度实战:当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南(2026)
2026-06-08 22:52:24 +0800 CST
view 805
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构,以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM
PagedAttention
LLM推理
KV缓存
分布式推理
2026 年 vLLM 推理服务实战:PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南
编程
2026 年 vLLM 推理服务实战:PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南
2026-06-08 22:53:03 +0800 CST
view 517
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构,以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM
PagedAttention
LLM推理
KV缓存
分布式推理
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)
编程
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 541
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
TensorRT-LLM 1.0 深度实战:当 PyTorch 架构成为默认体验,NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟
编程
TensorRT-LLM 1.0 深度实战:当 PyTorch 架构成为默认体验,NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟
2026-07-22 10:46:37 +0800 CST
view 213
深度解析 TensorRT-LLM 1.0:PyTorch 架构正式稳定、LLM API 稳定化、多模态 VLM 原生支持、Qwen3 MoE 优化、LoRA 生产级管理、trtllm-serve 推理服务化,配完整部署实战代码。
TensorRT-LLM
LLM推理
GPU加速
PyTorch
NVIDIA
深度学习
模型部署
推理优化
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
编程
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 +0800 CST
view 284
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
llama.cpp 深度拆解:一个纯 C++ 引擎如何让 180K Star 成为端侧 LLM 的事实标准——从 GGUF 格式到多后端架构的全栈解析
编程
llama.cpp 深度拆解:一个纯 C++ 引擎如何让 180K Star 成为端侧 LLM 的事实标准——从 GGUF 格式到多后端架构的全栈解析
2026-08-03 10:45:17 +0800 CST
view 410
深度拆解llama.cpp四大核心架构:GGUF模型格式设计、GGML计算引擎、8种多后端抽象层、K-Quant/I-Quant量化技术体系,附完整代码示例与性能基准测试
llama.cpp
GGUF
GGML
量化
端侧推理
LLM
C++
推理引擎
多后端
K-Quant
分布式 LLM 推理架构深度实战:从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析
编程
分布式 LLM 推理架构深度实战:从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进全链路解析
2026-05-09 03:39:58 +0800 CST
view 786
深度解析分布式 LLM 推理架构,从 vLLM 单节点到 llm-d 多集群的生产级演进。涵盖推理引擎层、编排调度层、Kubernetes 多机多卡部署实战、性能优化技巧及成本优化策略。
LLM
vLLM
分布式推理
Kubernetes
Ray
推理引擎
Mojo 1.0 深度拆解:被高通收购后的 Modular 如何用 Python 超集撬动 AI 硬件霸权——从 MLIR 编译链路到 MAX 推理框架的全链路实战
编程
Mojo 1.0 深度拆解:被高通收购后的 Modular 如何用 Python 超集撬动 AI 硬件霸权——从 MLIR 编译链路到 MAX 推理框架的全链路实战
2026-08-18 09:13:33 +0800 CST
view 95
深度拆解 Mojo 1.0:Chris Lattner 主导的 AI 统一编程语言,MLIR 编译链路、GPU 跨厂商编程模型、MAX 推理框架,配可运行代码与生产部署实战。
Mojo
Mojo 1.0
Modular
AI编程语言
MLIR
GPU编程
高通
MAX推理框架
Headroom 深度实战:当 AI Agent 学会了「精打细算」——从 Token 成本黑洞到上下文压缩的底层原理、从 CCR 可逆存储到六大压缩算法的生产级完全指南(2026)
编程
Headroom 深度实战:当 AI Agent 学会了「精打细算」——从 Token 成本黑洞到上下文压缩的底层原理、从 CCR 可逆存储到六大压缩算法的生产级完全指南(2026)
2026-06-21 15:57:54 +0800 CST
view 393
深度解析开源项目 Headroom:AI Agent 的上下文压缩中间层,60-95% Token 节省,CCR 可逆存储,六大压缩算法完全指南。
AI编程
Token压缩
Headroom
上下文管理
LLM推理优化
AI Agent
当AI第一次"长出眼睛":o3/o4-mini视觉推理架构深度拆解,从TIR思维中间表示到Codex CLI的视觉编程革命
编程
当AI第一次"长出眼睛":o3/o4-mini视觉推理架构深度拆解,从TIR思维中间表示到Codex CLI的视觉编程革命
2026-07-13 09:15:10 +0800 CST
view 238
深度拆解o3/o4-mini视觉推理核心架构:TIR思维中间表示、空间关系图谱、符号化操作序列、双编码器-解码器架构,配Codex CLI完整实战代码与性能优化指南。
o3
o4-mini
视觉推理
TIR
Codex CLI
OpenAI
多模态
AI编程
RISC-V 2026 深度实战:当开源架构迎来生态拐点——从玄铁C950性能革命到RVA23统一标准、AI原生支持与开发者实战指南
编程
RISC-V 2026 深度实战:当开源架构迎来生态拐点——从玄铁C950性能革命到RVA23统一标准、AI原生支持与开发者实战指南
2026-06-18 13:57:24 +0800 CST
view 761
深度解析RISC-V 2026年生态拐点:玄铁C950性能突破、RVA23统一标准、AI原生支持、Ubuntu 26.04与Android适配,提供完整开发者实战指南。
RISC-V
开源芯片
系统编程
AI推理
嵌入式开发
性能优化
万字深度解析 NVIDIA Blackwell 架构:当 GPU 编程遇见「Tile 抽象革命」——从 CUDA 13.1 Python 内核生成到 Blackwell Ultra 30 倍推理加速的完整技术指南(2026)
编程
万字深度解析 NVIDIA Blackwell 架构:当 GPU 编程遇见「Tile 抽象革命」——从 CUDA 13.1 Python 内核生成到 Blackwell Ultra 30 倍推理加速的完整技术指南(2026)
2026-07-02 07:45:18 +0800 CST
view 389
深度解析 NVIDIA Blackwell GPU 架构与 CUDA 13.1 Tile 编程模型,涵盖 FP4 量化、Tensor Core v5、NVLink 5.0、DeepSeek V4 推理优化等核心技术,提供完整 Python 实战代码。
Blackwell
CUDA
GPU编程
AI推理
性能优化
深度学习
并行计算
NVIDIA
量化
Tensor Core
Qwen3.8-27B 深度实战:270亿参数如何把「多模态+长上下文+编程能力」塞进家用显卡——从 Dense 架构原理到本地部署全链路拆解
编程
Qwen3.8-27B 深度实战:270亿参数如何把「多模态+长上下文+编程能力」塞进家用显卡——从 Dense 架构原理到本地部署全链路拆解
2026-08-16 11:15:36 +0800 CST
view 400
深度拆解阿里Qwen3.8-27B:270亿参数原生多模态稠密模型,262K原生上下文可扩展至100万tokens,编程能力超越Qwen3.7-Plus。从Dense架构原理、混合注意力、YaRN外推、reasoning_effort机制,到INT4量化部署、KV Cache优化、vLLM推理加速、生产级FastAPI部署,配完整代码实战与性能对比数据。
Qwen3.8-27B
多模态模型
Dense架构
长上下文
本地部署
量化优化
编程能力
推理引擎
Zig 0.16 深度实战:无隐式控制流、comptime与显式内存管理如何重写系统编程范式——从 Kimi K2.6 的 13 倍推理加速说起
编程
Zig 0.16 深度实战:无隐式控制流、comptime与显式内存管理如何重写系统编程范式——从 Kimi K2.6 的 13 倍推理加速说起
2026-06-28 07:44:27 +0800 CST
view 428
从 Kimi K2.6 用 Zig 实现 13 倍 LLM 推理加速的真实案例出发,深度解析 Zig 0.16 的核心特性:无隐式控制流、comptime 编译期计算、显式内存管理、与 C 的无缝互操作,并通过完整的 HTTP 服务器和矩阵乘法优化示例展示 Zig 在高性能场景下的实践。
Zig
系统编程
内存管理
comptime
性能优化
LLM推理
Kimi K2.6
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)
编程
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 828
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
Intel OpenVINO 2026.3 深度拆解:当推理工具包决定拥抱 Agentic AI——从 MoE 磁盘卸载到 GenAI 三条流水线全链路实战
编程
Intel OpenVINO 2026.3 深度拆解:当推理工具包决定拥抱 Agentic AI——从 MoE 磁盘卸载到 GenAI 三条流水线全链路实战
2026-08-12 14:45:58 +0800 CST
view 122
深度拆解 Intel OpenVINO 2026.3:MoE 磁盘卸载让 300 亿参数模型跑在 16GB 内存、三条 GenAI 新流水线(多模态 Omni/ASR/嵌入生成)、FP8 量化和持续批处理全链路实战,配完整 Python 代码与 15 条生产踩坑清单
OpenVINO
Intel
AI推理
MoE
GenAI
边缘计算
模型压缩
FP8量化
持续批处理
推测解码
2026年大模型推理框架横评:vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9
编程
2026年大模型推理框架横评:vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9
2026-07-10 17:44:16 +0800 CST
view 470
深度对比2026年四大主流LLM推理框架:vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9,涵盖PagedAttention、FP8量化、ZeRO-3、连续批处理等核心技术原理,配生产级代码示例与实测性能数据。
LLM
vLLM
TensorRT-LLM
TGI
DeepSpeed
推理优化
量化
AI部署
Google AI Edge Gallery:手机离线跑大模型时代来了,2.2万Star端侧AI神器
案例
Google AI Edge Gallery:手机离线跑大模型时代来了,2.2万Star端侧AI神器
2026-05-09 07:36:45 +0800 CST
view 1266
Google开源AI神器AI Edge Gallery斩获2.2万Star,支持iOS和Android手机离线运行Gemma 4等大模型,提供AI Chat、Ask Image、Audio Scribe、Agent Skills四大功能,消费级入口形态让普通用户轻松体验端侧AI
端侧AI
手机大模型
离线推理
Gemma 4
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