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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 859
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

vLLM 2026 推理引擎全解：从 PagedAttention 到分离式 Prefill，如何把大模型跑出 GPU 极限性能

vLLM 2026 推理引擎全解：从 PagedAttention 到分离式 Prefill，如何把大模型跑出 GPU 极限性能
2026-06-29 17:16:04 +0800 CST view 680
2026年vLLM 0.18深度解析：PagedAttention显存管理、EAGLE3推测解码、连续批处理、分离式Prefill、FP4量化，附生产级部署代码与Benchmark对比
vLLM LLM推理 PagedAttention 推测解码 EAGLE3 FP4量化 CUDA GPU性能优化

万字长文拆解 vLLM 0.18：PagedAttention 如何用操作系统思维颠覆大模型推理

万字长文拆解 vLLM 0.18：PagedAttention 如何用操作系统思维颠覆大模型推理
2026-06-29 17:17:00 +0800 CST view 416
2026年vLLM 0.18深度解析：PagedAttention显存管理、EAGLE3推测解码、连续批处理、分离式Prefill、FP4量化，附生产级部署代码与Benchmark对比
vLLM LLM推理 PagedAttention 推测解码 EAGLE3 FP4量化 CUDA GPU性能优化

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 541
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

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 361
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

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）

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）
2026-08-14 17:45:25 +0800 CST view 149
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
vLLM LLM推理 PagedAttention ContinuousBatching GPU优化生产部署推测解码 Python

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）

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）
2026-08-14 17:46:24 +0800 CST view 137
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
vLLM LLM推理 PagedAttention ContinuousBatching GPU优化生产部署推测解码 Python

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）

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）
2026-08-15 11:15:10 +0800 CST view 140
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
推测解码 Speculative Decoding LLM推理 vLLM 性能优化 GPU加速

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

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 147
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

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 1419
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

AirLLM深度拆解：用分层流式推理打破显存壁垒——从4GB显卡跑通70B大模型的工程极限到MoE时代的新坐标

AirLLM深度拆解：用分层流式推理打破显存壁垒——从4GB显卡跑通70B大模型的工程极限到MoE时代的新坐标
2026-08-09 08:42:54 +0800 CST view 210
深度拆解AirLLM：用分层流式推理打破显存壁垒，从4GB显卡跑通70B大模型的工程原理到MoE时代的新坐标，配完整代码示例与实战指南。
AirLLM LLM推理显存优化 MoE Transformer Python AI部署

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 295
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

深度长文：LLM 推测解码（Speculative Decoding）工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现

深度长文：LLM 推测解码（Speculative Decoding）工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现
2026-07-26 17:15:22 +0800 CST view 285
深度长文实战 Speculative Decoding 推测解码技术：从拒绝采样原理、草稿模型选型到 vLLM 生产部署，包含完整代码实现、性能基准测试和 DSpark 等前沿变体解析，不修改模型不牺牲质量即可实现 2-3 倍推理加速。
Speculative Decoding LLM推理加速推测解码 vLLM DSpark

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 +0800 CST view 106
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

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 501
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

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 1193
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

TurboQuant+ 深度拆解：用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地

TurboQuant+ 深度拆解：用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
2026-07-28 11:48:24 +0800 CST view 170
深度拆解Google ICLR 2026论文TurboQuant及其工程增强TurboQuant+：极坐标量化+QJL残差编码实现2bit KV Cache压缩，配合llama.cpp跨后端(CUDA/ROCm/Metal/Vulkan)生产级落地，附完整代码实战与选型建议
TurboQuant KV Cache LLM推理 llama.cpp 量化显存优化 Walsh-Hadamard Vulkan CUDA ROCm

TurboQuant+ 深度拆解：用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地

TurboQuant+ 深度拆解：用 2bit KV Cache 压缩重构 LLM 推理经济学——从 Walsh-Hadamard 旋转到 llama.cpp 生产级落地
2026-07-28 11:50:04 +0800 CST view 224
深度拆解Google ICLR 2026论文TurboQuant及其工程增强TurboQuant+：极坐标量化+QJL残差编码实现2bit KV Cache压缩，配合llama.cpp跨后端(CUDA/ROCm/Metal/Vulkan)生产级落地，附完整代码实战与选型建议
TurboQuant KV Cache LLM推理 llama.cpp 量化显存优化 Walsh-Hadamard Vulkan CUDA ROCm

TurboQuant+深度拆解：极坐标量化+QJL残差编码——2bit KV Cache压缩重构 LLM 推理经济学

TurboQuant+深度拆解：极坐标量化+QJL残差编码——2bit KV Cache压缩重构 LLM 推理经济学
2026-07-28 11:52:16 +0800 CST view 269
深度拆解Google ICLR 2026论文TurboQuant及其工程增强TurboQuant+：极坐标量化+QJL残差编码实现2bit KV Cache压缩，配合llama.cpp跨后端(CUDA/ROCm/Metal/Vulkan)生产级落地，附完整代码实战与选型建议
TurboQuant KV Cache LLM推理 llama.cpp 量化显存优化 Walsh-Hadamard Vulkan CUDA ROCm

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 2340
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

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）

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 413
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

SGLang 深度拆解：当 LLM 推理引擎学会「结构化生成」与前缀复用——从 RadixAttention、约束解码到生产级高吞吐部署的工程全貌（2026）

SGLang 深度拆解：当 LLM 推理引擎学会「结构化生成」与前缀复用——从 RadixAttention、约束解码到生产级高吞吐部署的工程全貌（2026）
2026-07-18 02:45:17 +0800 CST view 299
深度拆解 SGLang：RadixAttention 跨请求前缀复用、约束解码让 JSON 快 10 倍、DP Attention 为 DeepSeek MLA 而生，配 DSL/分布式/量化代码实战与生产调优清单。
SGLang LLM推理 RadixAttention 约束解码大模型服务化高吞吐

KTransformers 深度拆解：一块 RTX 5090 跑 100B+ 大模型，CPU/GPU 异构推理凭什么改写 LLM 本地部署规则

KTransformers 深度拆解：一块 RTX 5090 跑 100B+ 大模型，CPU/GPU 异构推理凭什么改写 LLM 本地部署规则
2026-07-24 07:44:31 +0800 CST view 273
KTransformers 通过 CPU/GPU 异构计算，让一块 RTX 5090（32GB 显存）能跑起 100B+ MoE 大模型，且无需量化压缩，保持原精度 FP16。实测比 llama.cpp Q8_0 快 4.5 倍。本文深度拆解其专家细粒度卸载、异步预取、DMA 优化等核心技术，以及实战部署指南。
KTransformers LLM推理 MoE 异构计算 DeepSeek SGLang CPU Offload 本地部署 GPU优化

Shimmy 深度解剖：Airframe 引擎与 TurboShimmy INT4 KV——纯 Rust WebGPU 推理如何用 4GB 显存跑起 7B 模型

Shimmy 深度解剖：Airframe 引擎与 TurboShimmy INT4 KV——纯 Rust WebGPU 推理如何用 4GB 显存跑起 7B 模型
2026-07-25 10:15:27 +0800 CST view 317
深度拆解 Shimmy v2.x 的 Airframe 纯 Rust WebGPU 推理引擎与 TurboShimmy INT4 KV Cache 压缩技术：从 WGSL shader 到 GGUF 模型加载，从跨平台 GPU 适配到 4GB 显存跑 7B 模型的工程真相。
Shimmy WebGPU GGUF LLM推理 Rust Inference Engine TurboShimmy INT4量化消费级GPU 本地部署 wgpu WGSL Airframe OpenAI API

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