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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 274
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

vLLM 2026 Q2 路线图深度解析：从 v1 架构重构到九大 SIG 技术演进——生产级 LLM 推理引擎的下一站

vLLM 2026 Q2 路线图深度解析：从 v1 架构重构到九大 SIG 技术演进——生产级 LLM 推理引擎的下一站
2026-05-05 19:01:32 +0800 CST view 1057
深度解析 vLLM 2026年第二季度技术路线图，涵盖 v1 架构核心设计、九大 SIG 技术演进方向、生产级部署实战经验。
vLLM LLM推理架构设计性能优化

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 38
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

vLLM 0.5 深度解析：PagedAttention 架构原理与生产级 LLM 推理优化实战

vLLM 0.5 深度解析：PagedAttention 架构原理与生产级 LLM 推理优化实战
2026-07-04 18:15:46 +0800 CST view 244
深度解析 vLLM 0.5 的 PagedAttention 架构原理，涵盖 KV Cache 分页管理、MoE 优化、分布式推理、量化技术，并通过代码实战和性能对比，帮助开发者掌握生产级 LLM 推理最佳实践。
vLLM PagedAttention LLM推理 CUDA KV Cache 深度学习 AI基础设施 Python 生产部署性能优化

LLM推理引擎全栈优化实战：从PagedAttention到投机解码，榨干GPU的每一滴算力

LLM推理引擎全栈优化实战：从PagedAttention到投机解码，榨干GPU的每一滴算力
2026-05-17 10:21:56 +0800 CST view 504
深度拆解LLM推理引擎核心技术栈：PagedAttention消除内存碎片、连续批处理榨干GPU算力、NUMA感知调度、混合精度量化、投机解码加速、算子融合、分布式推理架构，附代码示例与性能数据
LLM vLLM PagedAttention 推理优化量化投机解码 ContinuousBatching GPU

万字深度：PagedAttention、连续批处理与投机解码——LLM推理优化七层实战

万字深度：PagedAttention、连续批处理与投机解码——LLM推理优化七层实战
2026-05-17 10:22:13 +0800 CST view 489
深度拆解LLM推理引擎核心技术栈：PagedAttention消除内存碎片、连续批处理榨干GPU算力、NUMA感知调度、混合精度量化、投机解码加速、算子融合、分布式推理架构，附代码示例与性能数据
LLM vLLM PagedAttention 推理优化量化投机解码 ContinuousBatching GPU

vLLM 2026 深度解析：从 PagedAttention 到多节点分布式推理的全链路技术实战

vLLM 2026 深度解析：从 PagedAttention 到多节点分布式推理的全链路技术实战
2026-05-03 15:13:07 +0800 CST view 612
2026年深度解析vLLM核心架构，从PagedAttention进化到多节点分布式推理，涵盖SIG社区组织、v1架构重写、生产部署实战与性能优化全链路指南。
vLLM PagedAttention LLM 推理优化分布式 Kubernetes Python

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

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 85
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 推理优化全景实战：从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命（2026）

LLM 推理优化全景实战：从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命（2026）
2026-05-30 15:42:55 +0800 CST view 425
深度解析 LLM 推理优化的核心技术：PagedAttention 内存管理革命、投机解码加速策略、INT4/FP8 量化技术、MoE 架构优化，从架构原理到代码实战，让大模型推理成本下降 70%。
LLM 推理优化 vLLM PagedAttention 投机解码量化 MoE

LLM 推理的显存战争：从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析（2026）

LLM 推理的显存战争：从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析（2026）
2026-06-15 11:18:23 +0800 CST view 337
深度解析大模型推理中 KV Cache 管理的五世代演进：从连续分配到 PagedAttention，再到异构缓存、分布式 KV 和统一混合内存架构。结合 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 给出生产环境选型指南。
LLM 大模型 KVCache PagedAttention vLLM SGLang TensorRT 推理优化显存管理分布式

SGLang vs vLLM：2026年大模型推理框架深度对比与选型指南

SGLang vs vLLM：2026年大模型推理框架深度对比与选型指南
2026-04-08 15:51:53 +0800 CST view 1787
深度对比SGLang与vLLM两大LLM推理框架，从架构设计、核心原理、性能实测、适用场景多维度解析，附2026年选型建议
LLM SGLang vLLM 推理优化大模型

大模型推理引擎 2026 终极对决：vLLM vs SGLang，从 PagedAttention 到 RadixAttention，一次把 LLM 部署讲透（深度实战）

大模型推理引擎 2026 终极对决：vLLM vs SGLang，从 PagedAttention 到 RadixAttention，一次把 LLM 部署讲透（深度实战）
2026-07-13 05:12:59 +0800 CST view 68
深度对比 vLLM 与 SGLang 两大 LLM 推理引擎：从 KV Cache、PagedAttention、RadixAttention、连续批处理、分块预填充、推测解码、P/D 分离到量化部署，配可直接运行的生产级代码与基准测试。
vLLM SGLang LLM推理大模型部署 PagedAttention RadixAttention

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

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 887
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

llama.cpp 深度实战：从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能

llama.cpp 深度实战：从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能
2026-05-23 17:18:22 +0800 CST view 1829
2026年深度拆解 llama.cpp 的核心架构：GGUF 格式原理、20+量化方法对比、KV Cache 优化、多硬件后端性能实测，与 Ollama/vLLM 完整横评。
llama.cpp GGUF 量化 CUDA Metal LLM推理 C++ 本地部署性能优化 GGML

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 918
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

SSM-Transformer 混合架构深度实战：当状态空间模型终于与注意力机制握手言和

SSM-Transformer 混合架构深度实战：当状态空间模型终于与注意力机制握手言和
2026-07-11 10:25:05 +0800 CST view 104
深度拆解 2026 年 SSM-Transformer 混合架构的设计哲学、内核原理与生产实战：Mamba 选择性状态空间模型、Hybrid 混合层设计、vLLM 推理优化、Kubernetes 部署与性能调优，配完整可运行代码。
SSM Mamba Mamba2 Transformer 混合架构状态空间模型长上下文推理优化大模型 LLM

大模型推理框架 2026 终极对决:vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——从架构内核、性能基准到成本防线的生产级全景解析

大模型推理框架 2026 终极对决:vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9——从架构内核、性能基准到成本防线的生产级全景解析
2026-07-11 13:14:24 +0800 CST view 96
深度拆解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)的技术内核,通过统一性能基准测试,量化对比吞吐量、延迟、成本等核心指标,提供不同场景的技术选型建议和实战代码示例。
大模型推理优化 vLLM TensorRT 性能调优成本控制生产部署

CLEAR 深度实战：当浙大+腾讯+北大联手破解AI推理「算力浪费」难题——从理性放弃机制到生产级LLM推理优化完全指南（2026）

CLEAR 深度实战：当浙大+腾讯+北大联手破解AI推理「算力浪费」难题——从理性放弃机制到生产级LLM推理优化完全指南（2026）
2026-06-12 14:20:52 +0800 CST view 380
深度解析 ICML 2026 接收的 CLEAR 推理优化方法。浙江大学、腾讯、北京大学联合提出：对没有希望的问题理性放弃，把算力集中到能解决的问题上。包含完整 Python 实现、vLLM/SGLang 集成、生产级部署指南。
LLM 推理优化 ICML 2026 CLEAR 算力分配

River-LLM 深度解析：上交大如何让大模型推理速度翻倍，却几乎不损失精度

River-LLM 深度解析：上交大如何让大模型推理速度翻倍，却几乎不损失精度
2026-05-02 19:05:49 +0800 CST view 479
深入解析上海交通大学 River-LLM 框架：通过退出层与骨干层共享 KV 缓存，解决早期退出的缓存缺失难题，实现 1.71x-2.16x 推理加速，几乎不损失精度。
LLM 推理优化 KV缓存早期退出量化上海交通大学

LRT 隐式思维链深度解析：当 AI 学会「静默思考」，推理效率提升数十倍的工程革命

LRT 隐式思维链深度解析：当 AI 学会「静默思考」，推理效率提升数十倍的工程革命
2026-04-12 21:54:21 +0800 CST view 803
深入解读 ICLR 2026 论文 LRT，揭示如何用轻量级推理网络将冗长的思维链压缩为隐式向量，实现推理效率数十倍提升
AI LLM 推理优化思维链 ICLR2026

DFlash 深度实战：当扩散模型遇上推测解码——从原理到生产级 LLM 推理加速完全指南（2026）

DFlash 深度实战：当扩散模型遇上推测解码——从原理到生产级 LLM 推理加速完全指南（2026）
2026-06-06 01:38:49 +0800 CST view 500
DFlash（Block Diffusion for Flash Speculative Decoding）是ZLab于2026年提出的LLM推理加速框架，用块扩散模型替代传统自回归草稿模型，实现6倍以上无损加速。
LLM推理加速推测解码扩散模型块扩散 DFlash ZLab 大模型优化

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

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 195
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

DFlash 深度实战：基于块扩散的极速投机解码模型——2026年完全指南

DFlash 深度实战：基于块扩散的极速投机解码模型——2026年完全指南
2026-05-25 03:31:37 +0800 CST view 496
本文深入讲解DFlash的核心概念、架构设计、实战安装与集成，以及性能优化方法，帮助开发者全面掌握这一2026年热门的LLM推理速度优化工具。
DFlash 投机解码 LLM推理速度开源项目 2026

OpenAI Jalapeño 芯片深度解析：从"借道英伟达"到"自建帝国"，一颗"辣椒"如何重塑 AI 算力格局

OpenAI Jalapeño 芯片深度解析：从"借道英伟达"到"自建帝国"，一颗"辣椒"如何重塑 AI 算力格局
2026-06-27 10:43:27 +0800 CST view 195
2026年6月24日OpenAI发布首款自研AI推理芯片Jalapeño，从架构设计到流片仅用9个月。本文深度解析这颗ASIC的技术架构、数据流设计、AI辅助芯片工程、对英伟达的影响以及整个AI算力产业格局的重塑。
OpenAI,Jalapeño,AI芯片,ASIC,博通,Broadcom,LLM推理,AI基础设施,半导体,大模型

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