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TurboQuant 深度实战：Google 的 KV 缓存压缩算法完全指南（2026）

TurboQuant 深度实战：Google 的 KV 缓存压缩算法完全指南（2026）
2026-06-08 20:52:38 +0800 CST view 104
2026年3月Google Research在ICLR 2026发表TurboQuant算法，将LLM的KV缓存压缩至3-bit，实现6倍内存缩减和8倍推理加速。本文深入剖析TurboQuant的技术原理，并提供生产级部署指南。
TurboQuant KV缓存压缩 LLM推理优化量化算法 Google Research ICLR2026

ds4 (DwarfStar) 深度实战：当 Redis 之父学会「大模型量化」——从非对称 2-bit 量化到磁盘 KV 缓存的生产级完全指南（2026）

ds4 (DwarfStar) 深度实战：当 Redis 之父学会「大模型量化」——从非对称 2-bit 量化到磁盘 KV 缓存的生产级完全指南（2026）
2026-06-15 00:18:14 +0800 CST view 66
深度剖析 Redis 之父 antirez 的最新项目 ds4 (DwarfStar)，专为 DeepSeek V4 Flash 设计的本地推理引擎。涵盖非对称 2-bit 量化、磁盘 KV 缓存、Metal/CUDA 优化、内置 Coding Agent 等核心技术。
ds4 DwarfStar antirez Redis 大模型推理 MoE架构量化

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 207
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

DuckDB 深度实战：从零构建高性能数据分析引擎，嵌入式 OLAP 的终极指南

DuckDB 深度实战：从零构建高性能数据分析引擎，嵌入式 OLAP 的终极指南
2026-04-27 18:23:00 +0800 CST view 373
DuckDB 深度解析：从架构设计到代码实战，全面剖析这款嵌入式分析型数据库的核心原理、性能优化技巧和生产环境实践。
DuckDB 嵌入式数据库 OLAP 数据分析 SQL Python 列式存储向量化执行

ds4 深度解析：Redis 作者的最后一战？—— DwarfStar 4 本地推理引擎的技术革命

ds4 深度解析：Redis 作者的最后一战？—— DwarfStar 4 本地推理引擎的技术革命
2026-05-15 17:47:40 +0800 CST view 415
深入解析 antirez（Redis 作者）新开源项目 ds4：DwarfStar 4 本地推理引擎，专门为 DeepSeek V4 Flash 打造，支持 Metal/CUDA 后端，2-bit 量化可在 96GB 内存 MacBook 上运行 284B 参数模型。
AI推理本地部署 DeepSeek Redis Apple Silicon CUDA Metal MoE 量化

Ollama 本地大模型部署实战：从零到生产级应用的完全指南（2026）

Ollama 本地大模型部署实战：从零到生产级应用的完全指南（2026）
2026-06-10 01:20:57 +0800 CST view 162
2026年Ollama本地大模型部署完全指南：从架构原理、GGUF量化、ModelFile自定义、多语言集成(Python/JS/Go)、RAG实战到Docker/K8s生产部署，8500字深度长文。
Ollama 本地部署大模型 LLM 生产级 GGUF 量化

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 309
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

小米 MiMo UltraSpeed 深度解析：当 SWA 架构重塑 LLM 推理——从 O(n²) 困境到 1000 tokens/s 的极致跨越

小米 MiMo UltraSpeed 深度解析：当 SWA 架构重塑 LLM 推理——从 O(n²) 困境到 1000 tokens/s 的极致跨越
2026-06-15 21:20:49 +0800 CST view 38
深入解析小米MiMo UltraSpeed如何通过SWA架构在通用GPU上突破1000 tokens/s推理速度，从O(n²)困境到极致跨越的完整技术指南。
SWA Sliding Window Attention LLM推理小米MiMo 推理优化 Transformer PagedAttention 量化推理端侧AI

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 707
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

TileLang + TileKernels 深度解析：DeepSeek 如何用 Python 写出让 GPU 逼近理论性能上限的 GPU 内核

TileLang + TileKernels 深度解析：DeepSeek 如何用 Python 写出让 GPU 逼近理论性能上限的 GPU 内核
2026-04-28 10:55:20 +0800 CST view 320
深度剖析 DeepSeek 开源的 TileLang DSL 和 TileKernels GPU 内核库：从 GEMM 到 MoE，从 TVM 编译基础设施到生产级量化内核，揭示用 Python 写接近硬件极限性能 GPU 代码的秘密。
TileLang GPU内核 DeepSeek 高性能计算 CUDA GEMM MoE 量化 TVM 开源项目

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 56
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

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