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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 352
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

DSpark深度解析：DeepSeek如何用半自回归推测解码将大模型推理速度提升85%

DSpark深度解析：DeepSeek如何用半自回归推测解码将大模型推理速度提升85%
2026-07-05 13:43:59 +0800 CST view 400
深度解析DeepSeek联合北大发布的DSpark推理加速框架，详解半自回归推测解码、动态推测窗口、置信度调度三大核心创新，在DeepSeek-V4上实现60%-85%推理速度提升。
DeepSeek DSpark 推测解码推理加速大模型优化半自回归 GPU加速

Qdrant 深度实战：当 Rust 写的向量数据库统治 AI 检索层——从 HNSW 到 GPU 加速、从混合搜索到生产级 K8s 部署的完全指南（2026）

Qdrant 深度实战：当 Rust 写的向量数据库统治 AI 检索层——从 HNSW 到 GPU 加速、从混合搜索到生产级 K8s 部署的完全指南（2026）
2026-07-17 13:21:10 +0800 CST view 175
2026年深度实战 Qdrant v1.13+：Rust 编写的高性能向量数据库核心架构、HNSW 算法原理与参数调优、GPU 加速索引构建、稀疏+密集混合搜索与 RRF 融合、Docker/Kubernetes StatefulSet 生产部署、Go 高性能客户端实战、AI Agent 记忆系统完整实现，12000字完全指南。
Qdrant 向量数据库 Rust HNSW GPU RAG AI 混合搜索分布式量化压缩 Kubernetes

LLM推理框架2026选型完全指南：从vLLM到TensorRT-LLM，一次讲透四大引擎的架构哲学与生产级实战

LLM推理框架2026选型完全指南：从vLLM到TensorRT-LLM，一次讲透四大引擎的架构哲学与生产级实战
2026-06-02 09:36:52 +0800 CST view 776
从vLLM到TensorRT-LLM，一次讲透vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、llama.cpp四大LLM推理框架的架构哲学、核心原理、生产级部署实战与选型决策树。
LLM vLLM TensorRT-LLM llama.cpp SGLang 推理优化 GPU

Qdrant v1.13+ 深度实战：Rust 向量引擎 + GPU 加速 + 混合搜索 + K8s 全栈指南——2026 年 AI 检索层最优解

Qdrant v1.13+ 深度实战：Rust 向量引擎 + GPU 加速 + 混合搜索 + K8s 全栈指南——2026 年 AI 检索层最优解
2026-07-17 13:22:42 +0800 CST view 235
2026年深度实战 Qdrant：Rust 编写的高性能向量数据库核心架构、HNSW 算法与参数调优、GPU 加速索引构建、稀疏+密集混合搜索、RRF 融合、Kubernetes StatefulSet 生产部署与 AI Agent 记忆系统实战。
Qdrant Rust HNSW GPU RAG AI 混合搜索分布式量化压缩 Kubernetes

Pascal Editor 深度实战：当 WebGPU 遇见 3D 建筑可视化——从浏览器零安装到生产级架构的完全指南（2026）

Pascal Editor 深度实战：当 WebGPU 遇见 3D 建筑可视化——从浏览器零安装到生产级架构的完全指南（2026）
2026-06-16 15:34:34 +0800 CST view 356
Pascal Editor 是一个基于 WebGPU 和 React Three Fiber 构建的开源 3D 建筑编辑器，运行在浏览器中无需安装。本文深度解析其 Monorepo 架构、场景状态管理、WebGPU 渲染管线、CSG 布尔运算和性能优化策略。
WebGPU Three.js React Three Fiber Pascal Editor 3D编辑器 Turborepo Bun Monorepo CSG 前端工程化

SGLang深度解析：RadixAttention架构下的大模型推理革命——从零到生产的高性能LLM服务框架实战指南

SGLang深度解析：RadixAttention架构下的大模型推理革命——从零到生产的高性能LLM服务框架实战指南
2026-07-05 18:13:38 +0800 CST view 500
深度解析SGLang高性能大模型推理框架：RadixAttention自动前缀缓存、零开销C++调度器、PD分离架构、多LoRA批处理、推测解码。含完整代码实战与vLLM/TensorRT-LLM对比。
SGLang RadixAttention LLM 推理引擎大模型 vLLM GPU 高并发 AI基础设施性能优化

vLLM 深度实战：当 PagedAttention 终结 GPU 显存浪费——从推理引擎原理到生产级高并发部署的完全指南（2026）

vLLM 深度实战：当 PagedAttention 终结 GPU 显存浪费——从推理引擎原理到生产级高并发部署的完全指南（2026）
2026-06-11 03:16:24 +0800 CST view 570
深度解析vLLM推理引擎的PagedAttention原理、连续批处理、量化优化，以及从零搭建生产级高并发部署的完整实战指南（2026版）
vLLM PagedAttention 大模型推理 GPU优化 AI部署

SGLang 深度拆解：当 LLM 推理引擎决定「干掉全部慢吞吞的 GPU 服务器」——从 RadixAttention 到 GB300 NVL72 的 25 倍飞跃，一个 27K Star 的 Python 框架如何重新定义大模型推理的终极形态

SGLang 深度拆解：当 LLM 推理引擎决定「干掉全部慢吞吞的 GPU 服务器」——从 RadixAttention 到 GB300 NVL72 的 25 倍飞跃，一个 27K Star 的 Python 框架如何重新定义大模型推理的终极形态
2026-08-04 19:22:29 +0800 CST view 106
深度拆解SGLang 27K Star开源LLM推理框架：RadixAttention基数树前缀缓存实现3-8倍加速、自研FlashInfer CUDA Kernel、Prefill-Decode分离架构、GB300 NVL72上25倍性能飞跃、DFlash投机采样、多LoRA热切换，附完整部署与调优指南
SGLang LLM推理 RadixAttention FlashInfer GPU加速大模型部署推理引擎 PagedAttention PD分离投机采样 CUDA 开源

TileKernels 深度解析：DeepSeek 用 80 行代码榨干 GPU，算子开发范式的降维打击

TileKernels 深度解析：DeepSeek 用 80 行代码榨干 GPU，算子开发范式的降维打击
2026-04-30 03:22:15 +0800 CST view 936
深度解析 DeepSeek 开源的高性能 GPU 算子库 TileKernels：基于 TileLang DSL 用 80 行代码实现手写 CUDA 级性能，覆盖 MoE Gating/Routing、FP8/FP4 量化、Engram 门控等七大算子家族，首次原生支持 NVIDIA Blackwell 架构，并通过 TVM 编译器打通昇腾等国产芯片。
DeepSeek TileKernels GPU CUDA TileLang MoE 算子优化

vLLM 0.17 深度实战：PagedAttention与连续批处理如何把GPU吞吐量提升4倍——从KV Cache原理到生产级大模型推理部署完全指南（2026）

vLLM 0.17 深度实战：PagedAttention与连续批处理如何把GPU吞吐量提升4倍——从KV Cache原理到生产级大模型推理部署完全指南（2026）
2026-06-11 03:17:21 +0800 CST view 936
深度解析vLLM推理引擎的PagedAttention原理、连续批处理、量化优化，以及从零搭建生产级高并发部署的完整实战指南（2026版）
vLLM PagedAttention 大模型推理 GPU优化 AI部署

Linux 7.2 内核深度解析：Intel Xe3 架构驱动 Arc B390 核显性能跃升 12% 的技术内幕

Linux 7.2 内核深度解析：Intel Xe3 架构驱动 Arc B390 核显性能跃升 12% 的技术内幕
2026-07-23 20:15:41 +0800 CST view 993
深度解析 Linux 7.2 内核如何让 Intel Xe3 架构的 Arc B390 核显性能提升 12%。涵盖 Xe3 架构设计、GuC 批量命令提交、显存预分配策略、智能电源管理、AI 推理优化实战。
Linux Intel Xe3 Arc B390 GPU i915 内核优化图形驱动光线追踪 AI推理

Warp 深度拆解：当 Rust 决定「干掉全部传统终端模拟器」——一个 64K Star 的开源终端如何用 GPU 渲染、块状输入和多 Agent 编排重新定义「命令行」的终极形态

Warp 深度拆解：当 Rust 决定「干掉全部传统终端模拟器」——一个 64K Star 的开源终端如何用 GPU 渲染、块状输入和多 Agent 编排重新定义「命令行」的终极形态
2026-08-04 20:17:43 +0800 CST view 127
深度拆解64K Star开源终端Warp：Rust+GPU硬件加速渲染、块状输入系统重构命令行交互、Warp Agent多模型编码、Oz云端Agent编排平台、Warp Drive知识协作系统，重新定义开发者命令行体验的终极形态
Warp Rust GPU加速终端模拟器 AI终端 Agent编排开源命令行块状输入 Oz平台 Warp Agent

谷歌 LiteRT.js 深度实战：当 WebAssembly + WebGPU 重写 TensorFlow.js 的心脏，浏览器 AI 推理提速 3 倍背后的技术真相

谷歌 LiteRT.js 深度实战：当 WebAssembly + WebGPU 重写 TensorFlow.js 的心脏，浏览器 AI 推理提速 3 倍背后的技术真相
2026-07-11 14:16:10 +0800 CST view 379
2026年7月谷歌发布LiteRT.js，用WebAssembly+WebGPU/WebNN替代TensorFlow.js的JavaScript内核，M4 MacBook Pro上推理速度提升3倍。本文深度拆解架构设计、性能优化原理、迁移路径与实战代码。
LiteRT.js WebGPU WebNN WebAssembly TensorFlow.js 浏览器AI 机器学习前端

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 1107
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

MCP 2026 深度解析：AI推理性能瓶颈诊断的12个隐性耗时陷阱——从TensorRT-LLM到vLLM再到Triton的全引擎实战

MCP 2026 深度解析：AI推理性能瓶颈诊断的12个隐性耗时陷阱——从TensorRT-LLM到vLLM再到Triton的全引擎实战
2026-04-30 14:21:13 +0800 CST view 661
深度解析MCP 2026基准测试框架，拆解TensorRT-LLM、vLLM、Triton三大推理引擎的12个隐性耗时陷阱，提供可落地的诊断方法与修复路径。
AI推理性能优化 TensorRT-LLM vLLM Triton MCP2026 GPU优化

Kubernetes 1.36 AI工作负载调度深度实战：当容器编排终于懂GPU——从NUMA感知、拓扑调度到GPU碎片率下降42.6%的生产级完全指南

Kubernetes 1.36 AI工作负载调度深度实战：当容器编排终于懂GPU——从NUMA感知、拓扑调度到GPU碎片率下降42.6%的生产级完全指南
2026-07-11 18:16:08 +0800 CST view 412
深度剖析 Kubernetes 1.36 在 AI 工作负载调度上的核心突破：用户命名空间 GA、可变准入策略 GA、ML-aware 调度器插件、Device Plugin 增强，配生产级调优实战，实现 P99 延迟下降 27.3%、GPU 碎片率下降 42.6%。
Kubernetes AI调度 GPU NUMA 拓扑感知 DRA Device Plugin 容器编排云原生深度学习

tinygrad 深度解剖：一套算子、ShapeTracker 与惰性图，凭什么用几千行代码把 PyTorch 的活干了

tinygrad 深度解剖：一套算子、ShapeTracker 与惰性图，凭什么用几千行代码把 PyTorch 的活干了
2026-07-24 04:46:04 +0800 CST view 208
深度拆解 tinygrad：如何用极少数原子算子+惰性图+编译器重写深度学习框架。涵盖瘦算子哲学、ShapeTracker零拷贝视图、UOp图与PatternMatcher重写、多后端renderer、reverse-mode autograd、TinyJit与BEAM搜索调优，配完整可运行代码。
tinygrad 深度学习框架 George Hotz kernel融合 ShapeTracker 自动微分编译器 GPU Python 开源

W3C震撼官宣：WebAssembly正式成为Web一等编程语言——从 "JavaScript小弟" 到 "原生级性能霸主" 的完整技术解析

W3C震撼官宣：WebAssembly正式成为Web一等编程语言——从 "JavaScript小弟" 到 "原生级性能霸主" 的完整技术解析
2026-05-16 21:49:12 +0800 CST view 682
2026年3月W3C正式将WebAssembly定为Web一等编程语言。本文深度解析WASM如何打破JavaScript垄断，直接DOM操作、多语言支持(Rust/C++/Go/Python)、并行计算与GPU加速，以及Blazor从4.2秒优化到300ms的实战案例。
WebAssembly WASM Rust 性能优化浏览器 WASI 边缘计算并行计算 GPU加速

GPU上的无畏并发：cuTile Rust如何用Rust所有权系统破解GPU安全编程难题

GPU上的无畏并发：cuTile Rust如何用Rust所有权系统破解GPU安全编程难题
2026-07-29 10:46:05 +0800 CST view 165
深度拆解NVIDIA cuTile Rust：用Rust所有权系统实现GPU内核的编译期安全保证，7TB/s元素级操作、2PFlop/s GEMM达到cuBLAS 96%性能。
Rust GPU编程 cuTile 内存安全无数据竞争 CUDA 所有权系统 NVIDIA

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 221
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

Kubernetes v1.36 Haru 深度解析：从"灵活框架"到"企业级平台"的安全与AI双重跨越

Kubernetes v1.36 Haru 深度解析：从"灵活框架"到"企业级平台"的安全与AI双重跨越
2026-05-17 00:47:08 +0800 CST view 543
2026年首个Kubernetes重要版本深度解析：70项增强全面解读，包含User Namespaces GA、可变准入策略、AI工作负载感知抢占、DRA GPU分区等核心技术突破
Kubernetes k8s 云原生容器 DRA AI训练 GPU调度

Kimi K3 深度拆解：当月之暗面决定「把开源模型的天花板从 1.6T 抬到 2.8T」——KDA 注意力、Stable LatentMoE 与自进化 GPU 内核如何重新定义 3 万亿级开源大模型的终极形态

Kimi K3 深度拆解：当月之暗面决定「把开源模型的天花板从 1.6T 抬到 2.8T」——KDA 注意力、Stable LatentMoE 与自进化 GPU 内核如何重新定义 3 万亿级开源大模型的终极形态
2026-08-05 03:45:07 +0800 CST view 134
深度拆解2.8万亿参数全球最大开源模型Kimi K3：KDA混合线性注意力机制、Stable LatentMoE稀疏专家路由、Attention Residuals选择性深度表示、Per-Head Muon逐头优化器，附完整架构分析与部署指南
Kimi K3 月之暗面开源大模型 KDA注意力 MoE 2.8万亿参数 AI Agent GPU内核优化

Figma 从 WebGL 到 WebGPU：一场浏览器图形引擎的工业级迁移实录

Figma 从 WebGL 到 WebGPU：一场浏览器图形引擎的工业级迁移实录
2026-05-23 15:45:10 +0800 CST view 699
深入剖析全球顶级设计工具Figma从WebGL迁移到WebGPU的全过程，涵盖着色器自动转换、缓冲区管理、性能优化、跨平台兼容性等核心工程实践。
WebGPU Figma 图形渲染前端性能优化 WGSL Shader 浏览器

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