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KV Cache 显存优化深度解析：从 PagedAttention 到 2026 年最新压缩技术演进

KV Cache 显存优化深度解析：从 PagedAttention 到 2026 年最新压缩技术演进
2026-08-01 15:47:00 +0800 CST view 81
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。
KV Cache PagedAttention vLLM TensorRT-LLM SGLang LLM推理 GPU优化显存优化量化深度学习

BitNet 深度实战：微软 32K Star 的 1-bit LLM 推理框架——从三值量化原理到 CPU 原生推理的全链路架构解析

BitNet 深度实战：微软 32K Star 的 1-bit LLM 推理框架——从三值量化原理到 CPU 原生推理的全链路架构解析
2026-05-07 03:35:48 +0800 CST view 565
深度解析微软 BitNet 1-bit LLM 推理框架，从三值量化数学原理到 bitnet.cpp 内核优化，再到 CPU 原生推理实战部署的全链路架构解析
BitNet 1-bit LLM 量化 CPU推理微软

AMD Zen 7 Florence 深度解析：ACE 指令集如何让 x86 芯片在 AI 时代绝地反击

AMD Zen 7 Florence 深度解析：ACE 指令集如何让 x86 芯片在 AI 时代绝地反击
2026-07-26 14:44:50 +0800 CST view 110
深度解析AMD Zen 7 Florence处理器中的ACE AI计算扩展指令集：与英特尔AMX的架构差异、288核规格、2nm工艺、MRDIMM/LPDDR6内存、开发者编程实战，以及对AI基础设施格局的影响。
Zen 7 Florence ACE指令集 AMD AI AMX对比矩阵乘法 CPU AI加速 EPYC 2028

sched_ext 源码级深度拆解：把 Linux 调度器变成可热插拔的 BPF 程序——从 DSQ 状态机到手写一个大小核感知调度器（附完整 C 实现）

sched_ext 源码级深度拆解：把 Linux 调度器变成可热插拔的 BPF 程序——从 DSQ 状态机到手写一个大小核感知调度器（附完整 C 实现）
2026-08-02 02:19:25 +0800 CST view 69
深度拆解 Linux 6.12 主线 sched_ext 可扩展调度器类：为什么 CFS/EEVDF 在异构硬件下失灵、sched_class 层级与 struct_ops 加载机制、DSQ 三件套与回调时序状态机，手写 v1~v4 四个逐步进化的 BPF 调度器（含完整可编译 C 代码与大小核感知实现），附 verifier 十条纪律、scx_lavd/scx_layered/scx_rusty 选型决策树、可观测调试与十条生产踩坑清单。
sched_ext Linux内核 BPF CPU调度器 eBPF EEVDF scx 性能优化异构计算云原生

AMD Zen 7 Florence ACE 指令集深度解析：x86 的 AI 自我革命

AMD Zen 7 Florence ACE 指令集深度解析：x86 的 AI 自我革命
2026-07-26 14:46:05 +0800 CST view 237
深度解析AMD Zen 7 Florence处理器中的ACE AI计算扩展指令集：与英特尔AMX的架构差异、288核规格、2nm工艺、MRDIMM/LPDDR6内存、开发者编程实战，以及对AI基础设施格局的影响。
Zen 7 Florence ACE指令集 AMD AI AMX对比矩阵乘法 CPU AI加速 EPYC 2028

bpftime for GPU 深度实战：将 eBPF 带进 GPU Kernel 内部——从 PTX 级插桩到线程级可观测性的全链路架构解析

bpftime for GPU 深度实战：将 eBPF 带进 GPU Kernel 内部——从 PTX 级插桩到线程级可观测性的全链路架构解析
2026-05-07 10:07:31 +0800 CST view 627
深入解析 bpftime for GPU 如何将 eBPF 的可编程观测能力带入 GPU Kernel 内部，实现 PTX 级插桩、per-thread 粒度观测和零拷贝数据回传，为 AI 训练和高性能计算提供全新的调试与分析范式。
eBPF GPU CUDA PTX 可观测性性能优化

SPEC CPU 2026 深度解析：九年磨一剑，CPU基准测试迎来全面现代化

SPEC CPU 2026 深度解析：九年磨一剑，CPU基准测试迎来全面现代化
2026-05-07 12:06:17 +0800 CST view 978
SPEC CPU 2026 九年来首次重大更新，52个基准测试全面覆盖现代工作负载，从AI推理到科学计算，深入解析这一行业标准的架构设计与性能影响
CPU 基准测试性能优化编译器

SkyPilot 深度实战：打破云厂商锁定的AI基础设施统一管理平台——从架构原理到生产级多云GPU调度的完整指南

SkyPilot 深度实战：打破云厂商锁定的AI基础设施统一管理平台——从架构原理到生产级多云GPU调度的完整指南
2026-05-19 14:50:21 +0800 CST view 694
SkyPilot深度实战：从源码级架构分析到生产环境实战，带你掌握UC Berkeley出品的AI基础设施编排利器，实现跨云GPU资源的智能调度与成本优化。
SkyPilot AI基础设施多云调度 GPU管理云计算

UC Berkeley SkyPilot完全指南：AI工作负载的跨云调度与成本优化实战

UC Berkeley SkyPilot完全指南：AI工作负载的跨云调度与成本优化实战
2026-05-19 14:51:37 +0800 CST view 578
SkyPilot完全指南：从UC Berkeley的学术背景到生产环境实战，深入剖析AI基础设施统一管理平台的架构原理、调度算法与性能优化技巧。
SkyPilot AI基础设施跨云调度 GPU管理成本优化

当 WASM 遇上 WebGPU：浏览器端 AI 推理的第三次革命——用 Web 技术重写本地智能的心智模型

当 WASM 遇上 WebGPU：浏览器端 AI 推理的第三次革命——用 Web 技术重写本地智能的心智模型
2026-07-15 14:17:19 +0800 CST view 247
深度拆解 2026 年 WebGPU、WASM 与 WebNN 融合技术：三层计算模型、WGSL 编写、GEMM 量化推理、KV Cache、算子融合，配完整代码与性能基准。
WebGPU WASM WebNN 浏览器AI WGSL 端侧推理 WebLLM 前端工程化

LLM 推理框架选型实战：vLLM、TensorRT-LLM、TGI、DeepSpeed-MII 深度对比与生产部署指南

LLM 推理框架选型实战：vLLM、TensorRT-LLM、TGI、DeepSpeed-MII 深度对比与生产部署指南
2026-07-03 13:49:04 +0800 CST view 382
深度对比 vLLM 0.5、TensorRT-LLM 1.8、TGI 2.0、DeepSpeed-MII 0.9 四大推理框架，从核心技术原理、性能数据、成本账本到生产部署实战，帮你做出正确的框架选型决策。
LLM vLLM TensorRT-LLM TGI DeepSpeed 推理优化大模型部署 GPU优化

AI-Scientist-v2 深度实战：当 AI 从「辅助工具」进化成「第一作者」——从树搜索自动化到顶会同行评审的完全指南（2026）

AI-Scientist-v2 深度实战：当 AI 从「辅助工具」进化成「第一作者」——从树搜索自动化到顶会同行评审的完全指南（2026）
2026-06-08 23:26:28 +0800 CST view 457
AI-Scientist-v2是Sakana AI联合牛津大学等机构开发的自动化科研系统，能从零生成科研创意、执行实验并撰写论文。本文深入剖析其树搜索算法、并行代理架构和GPU调度策略，探讨AI对科研生态的影响。
AI-Scientist-v2 树搜索自动化科研 AI编程 Sakana AI 并行代理 GPU调度

Lightpanda 深度实战：18K+ Star 的 Zig 语言无头浏览器——从零构建到 AI Agent 原生集成的全链路架构解析

Lightpanda 深度实战：18K+ Star 的 Zig 语言无头浏览器——从零构建到 AI Agent 原生集成的全链路架构解析
2026-05-07 20:06:57 +0800 CST view 709
深入解析 Lightpanda 浏览器：用 Zig 从零构建的 AI 专用无头浏览器，内存仅 Chrome 的 1/16，速度快 9 倍，原生支持 CDP 和 MCP 协议。
浏览器 Zig AI自动化无头浏览器爬虫 CDP Puppeteer

Apache Pulsar 深度实战：当消息系统把存储与计算彻底拆开——从分层分片架构、BookKeeper 低延迟存储引擎到 Pulsar Functions 与分级存储的完整工程指南（2026）

Apache Pulsar 深度实战：当消息系统把存储与计算彻底拆开——从分层分片架构、BookKeeper 低延迟存储引擎到 Pulsar Functions 与分级存储的完整工程指南（2026）
2026-07-09 08:16:40 +0800 CST view 175
从架构原理到生产实战，深度拆解 Apache Pulsar 的分层分片架构、BookKeeper 低延迟存储引擎、Pulsar Functions 与分级存储。
Apache Pulsar 消息队列 BookKeeper 云原生流处理消息中间件

Ghostty 深度拆解：为什么 Zig+GPU 渲染正在重写终端模拟器的性能边界

Ghostty 深度拆解：为什么 Zig+GPU 渲染正在重写终端模拟器的性能边界
2026-07-15 17:54:32 +0800 CST view 215
深度拆解 Ghostty 终端模拟器：Zig 语言架构设计、GPU Metal/OpenGL 渲染管线、libghostty C 核心、平台原生 UI 实现，以及与 Alacritty/Kitty/WezTerm 的横向对比，含完整配置实战
Ghostty Zig 终端模拟器 GPU渲染 Metal OpenGL 开发者工具性能优化

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）

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 419
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

当 Zig 遇上 GPU：深度拆解现代终端渲染技术原理与 Ghostty 工程实践

当 Zig 遇上 GPU：深度拆解现代终端渲染技术原理与 Ghostty 工程实践
2026-07-15 17:55:32 +0800 CST view 206
深度拆解 Ghostty 终端模拟器：Zig 语言架构设计、GPU Metal/OpenGL 渲染管线、libghostty C 核心、平台原生 UI 实现，以及与 Alacritty/Kitty/WezTerm 的横向对比，含完整配置实战
Ghostty Zig 终端模拟器 GPU渲染 Metal OpenGL 开发者工具性能优化

为什么你的终端这么慢？Ghostty+Zig GPU 渲染管线实战深度解析

为什么你的终端这么慢？Ghostty+Zig GPU 渲染管线实战深度解析
2026-07-15 17:56:05 +0800 CST view 185
深度拆解 Ghostty 终端模拟器：Zig 语言架构设计、GPU Metal/OpenGL 渲染管线、libghostty C 核心、平台原生 UI 实现，以及与 Alacritty/Kitty/WezTerm 的横向对比，含完整配置实战
Ghostty Zig 终端模拟器 GPU渲染 Metal OpenGL 开发者工具性能优化

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

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 145
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

小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed深度实战：当万亿参数模型突破1000 Tokens/s——从全链路优化到生产级推理加速的完全指南（2026）

小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed深度实战：当万亿参数模型突破1000 Tokens/s——从全链路优化到生产级推理加速的完全指南（2026）
2026-06-09 13:18:45 +0800 CST view 1542
深度解析小米MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed如何在通用GPU上实现1000 Tokens/s的推理速度，包括FP4量化、DFlash解码引擎、TileRT执行系统等核心技术。
AI 推理加速大模型小米 GPU优化

Timeline Studio 深度实战：浏览器正在成为最强大的 AI 视频工作站——从 WebCodecs、WebGPU 到 ONNX 推理的全栈架构解析

Timeline Studio 深度实战：浏览器正在成为最强大的 AI 视频工作站——从 WebCodecs、WebGPU 到 ONNX 推理的全栈架构解析
2026-07-22 13:20:35 +0800 CST view 335
深度拆解 Timeline Studio（ai-video-editor）：纯浏览器端 AI 视频编辑器。涵盖 WebCodecs、WebGPU、ONNX Runtime Web 推理引擎、Chrome Gemini Nano、多轨时间线架构、Codex Agent Skill，配完整代码示例与性能优化指南。
WebCodecs WebGPU ONNX 浏览器AI 视频编辑 Whisper React 前端工程 ONNX Runtime 离线优先

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

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 208
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

vLLM V1 深度拆解：当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板

vLLM V1 深度拆解：当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板
2026-08-03 09:43:58 +0800 CST view 67
深度拆解vLLM V1引擎四大核心架构：PagedAttention V2融合块表与前缀树缓存、分离式推理Prefill/Decode架构、KV Connector标准化接口、LMCache三层KV Cache管理，附完整部署配置与性能基准测试
vLLM PagedAttention LMCache 分离式推理大模型推理 KV Cache 推理引擎 LLM Serving GPU优化开源

Kueue：Kubernetes 原生 Job Queueing——一个 Controller 搞定 Job 排队和资源配额

Kueue：Kubernetes 原生 Job Queueing——一个 Controller 搞定 Job 排队和资源配额
2026-06-28 12:18:45 +0800 CST view 390
深入解析 Kueue 的核心概念、架构设计与生产实践，涵盖 ResourceFlavor、ClusterQueue、Cohort、Workload 等关键组件，配有完整的 YAML 示例与多租户 GPU 集群实战。
Kubernetes K8s Kueue 云原生 AI训练 GPU调度批量调度

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