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colibrì 深度拆解：1300行纯C代码驱动7440亿参数大模型——当「不可能」变成「只是慢」

colibrì 深度拆解：1300行纯C代码驱动7440亿参数大模型——当「不可能」变成「只是慢」
2026-07-19 14:42:08 +0800 CST view 459
深度拆解 colibrì 项目：一位意大利开发者用 10 天、1300 行纯 C 代码，在 25GB 笔记本上运行 7440 亿参数大模型的工程全貌。涵盖 MoE 稀疏推理、NVMe 流式专家、MLA 注意力、MTP 推测解码等核心技术的完整解析。
C语言 MoE 大模型 NVMe 量化 GPU 深度学习 GLM-5.2 推理引擎推测解码

2026 LLM 推理框架深度拆解：当 vLLM 0.5 决定「让 PagedAttention 吞掉最后一块显存碎片」——从 PagedAttention 到 FlashAttention 3.0，四大推理框架如何用「算子融合 + 量化混合 + 动态批处理」重新定义大模型推理的终极形态

2026 LLM 推理框架深度拆解：当 vLLM 0.5 决定「让 PagedAttention 吞掉最后一块显存碎片」——从 PagedAttention 到 FlashAttention 3.0，四大推理框架如何用「算子融合 + 量化混合 + 动态批处理」重新定义大模型推理的终极形态
2026-08-06 06:16:32 +0800 CST view 168
深度拆解2026年四大主流LLM推理框架：vLLM 0.5 PagedAttention进化、TGI 2.0流式输出优化、TensorRT-LLM 1.8算子融合、DeepSpeed-MII 0.9自动优化，含完整架构分析、代码实战、性能基准测试与成本计算
LLM vLLM TensorRT-LLM 推理框架 PagedAttention 量化 GPU H100 大模型 DeepSpeed TGI

DeepSeek V4 Flash 深度拆解：第一个为智能体而生的开源 MoE——从 2840 亿参数稀疏架构、百万上下文到 Agentic 工作流实战（2026）

DeepSeek V4 Flash 深度拆解：第一个为智能体而生的开源 MoE——从 2840 亿参数稀疏架构、百万上下文到 Agentic 工作流实战（2026）
2026-07-20 01:43:13 +0800 CST view 271
2026年OpenRouter开源F4之首DeepSeek V4 Flash深度拆解：MoE稀疏架构、百万上下文、FP8单卡部署与Agentic工具调用实战
DeepSeek V4 MoE 开源大模型 AI智能体 vLLM 推理部署

DiffusionGemma 深度实战：当文本生成进入「扩散纪元」——从离散扩散原理到本地高速推理的完全指南（2026）

DiffusionGemma 深度实战：当文本生成进入「扩散纪元」——从离散扩散原理到本地高速推理的完全指南（2026）
2026-06-14 01:18:58 +0800 CST view 746
2026年6月Google开源DiffusionGemma——基于离散扩散技术的文本生成模型，打破传统自回归范式，实现4倍生成速度提升。本文深入解析其架构原理、性能实测、代码实战与生产落地。
DiffusionGemma 离散扩散文本生成 AI大模型 Google 并行推理 MoE架构

BitNet b1.58 深度解析：微软如何用1.58位量化颠覆大模型推理范式

BitNet b1.58 深度解析：微软如何用1.58位量化颠覆大模型推理范式
2026-04-23 19:09:57 +0800 CST view 747
深度解析微软开源的BitNet b1.58 2B4T模型，从1.58位三值量化原理、架构设计、性能对比到部署实战，全面剖析这个仅需0.4GB内存、在普通CPU上流畅运行的革命性大语言模型。
BitNet 量化大模型微软 CPU推理边缘计算

DeepSeek V4 技术架构深度解析：从万亿参数 MoE 到百万 token 上下文的工程实践（2026）

DeepSeek V4 技术架构深度解析：从万亿参数 MoE 到百万 token 上下文的工程实践（2026）
2026-07-07 23:16:31 +0800 CST view 330
深入解析 DeepSeek V4 的四大核心技术：MoE 分层专家路由、CSA/HCA/mHC 三层混合注意力、Engram 记忆架构、国产算力适配方案
MoE架构百万上下文 Engram记忆国产AI 深度求索大模型 DSA CSA 推理优化

腾讯混元 Hy3 preview 开源：295B 参数、推理提效 40%，姚顺雨首秀交卷

腾讯混元 Hy3 preview 开源：295B 参数、推理提效 40%，姚顺雨首秀交卷
2026-04-23 21:18:45 +0800 CST view 974
2026年4月23日，腾讯发布并开源新一代大模型混元Hy3preview，总参数295B、激活参数21B的MoE架构，支持256K超长上下文，推理效率提升40%，API最低1.2元/百万tokens。在复杂推理、代码与Agent能力上表现突出，接近GPT-5.4级别，数学推理创国内最高纪录。已接入腾讯云、元宝等多条产品线，并上架TokenHub。
人工智能大模型腾讯开源 MoE 推理代码生成 Agent 云计算

LLM 推理引擎 2026 终极对决：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、LMDeploy 谁才是你的最优解？

LLM 推理引擎 2026 终极对决：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、LMDeploy 谁才是你的最优解？
2026-08-16 07:15:42 +0800 CST view 25
深度拆解四大主流LLM推理引擎——vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、LMDeploy——从核心架构、关键技术、性能基准到选型决策，配完整代码实战，帮你找到最适合业务场景的最优解。
LLM推理 vLLM SGLang TensorRT-LLM LMDeploy PagedAttention RadixAttention 性能优化大模型部署

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 334
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

1.58-bit 大模型极限量化实战：从 BitNet 三值权重到单颗 CPU 跑起 100B 模型

1.58-bit 大模型极限量化实战：从 BitNet 三值权重到单颗 CPU 跑起 100B 模型
2026-07-21 16:20:29 +0800 CST view 238
2026极限量化实战：BitNet三值权重、absmean/absmax量化、BitLinear实现、带宽数学与bitnet.cpp内核优化，单CPU跑100B模型。
BitNet 1.58-bit 大模型量化 LLM 端侧推理 bitnet.cpp

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 471
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

DeepSeek V4 架构全拆解：MLA 压缩、MoE 动态路由与 1.6T 参数的工程哲学——从训练到推理的全栈重构

DeepSeek V4 架构全拆解：MLA 压缩、MoE 动态路由与 1.6T 参数的工程哲学——从训练到推理的全栈重构
2026-08-03 00:13:26 +0800 CST view 209
深度拆解 DeepSeek V4 四大核心架构创新：MLA 16x KV Cache 压缩、MoE-Routing v2 Token级动态路由、HAAA混合注意力、antirez ds4.c推理引擎，附完整代码示例与生产部署指南
DeepSeek MoE MLA KV Cache 大模型 AI推理开源性能优化混合注意力量化

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 1713
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

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 547
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 2167
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

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 192
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

MiniMind-O 深度实战：从0训练0.1B全模态Omni模型——2026年极简大模型工程化完全指南

MiniMind-O 深度实战：从0训练0.1B全模态Omni模型——2026年极简大模型工程化完全指南
2026-05-24 16:30:13 +0800 CST view 781
MiniMind-O 以仅0.1B参数实现能听能说能看的全模态Omni能力，4张RTX 3090仅需4小时完成训练。本文深入剖析Thinker-Talker双路架构、编码器融合技术，并提供从数据处理到推理部署的完整工程化指南。
MiniMind-O 全模态模型 Omni模型大模型训练多模态AI 边缘计算

Cloudflare 统一推理层深度实战：当一个API连通12家供应商70+模型——从AI Gateway到边缘智能体、从自动故障转移到多模态推理的生产级完全指南（2026）

Cloudflare 统一推理层深度实战：当一个API连通12家供应商70+模型——从AI Gateway到边缘智能体、从自动故障转移到多模态推理的生产级完全指南（2026）
2026-06-22 04:23:24 +0800 CST view 506
2026年4月Cloudflare发布统一推理层，一个API连通12家供应商70+模型。本文深度解析AI Gateway架构、边缘推理优化、多模态支持、智能体集成，附带完整代码示例，打造生产级AI应用。
Cloudflare AI推理边缘计算 AI Gateway 统一推理层 AI基础设施

OpenAI Jalapeño 深度解析：9个月流片的AI推理芯片如何把成本砍掉一半，英伟达GPU帝国的裂痕

OpenAI Jalapeño 深度解析：9个月流片的AI推理芯片如何把成本砍掉一半，英伟达GPU帝国的裂痕
2026-06-29 21:14:35 +0800 CST view 386
深度解析OpenAI首款自研AI推理芯片Jalapeño：9个月流片、推理成本降低50%、每瓦性能超越英伟达GPU。从架构设计、内存优化、数据流优化到产业链合作，全方位解读这款芯片如何重塑AI推理市场格局。
OpenAI Jalapeño AI芯片 ASIC 推理芯片英伟达 GPU 博通 Broadcom LLM推理

vLLM 与 SGLang 深度横评：两种推理范式的工程哲学对决

vLLM 与 SGLang 深度横评：两种推理范式的工程哲学对决
2026-07-24 06:14:45 +0800 CST view 326
深度对比vLLM与SGLang两大LLM推理引擎：PagedAttention vs RadixAttention，Continuous Batching原理，吞吐与延迟实战选型指南
vLLM SGLang LLM推理 PagedAttention RadixAttention Continuous Batching GPU优化推理引擎

vLLM 0.5 深度拆解：当 PagedAttention 重塑 LLM 推理内存——从 OS 分页思想到 MoE 分布式推理的工程全貌（2026）

vLLM 0.5 深度拆解：当 PagedAttention 重塑 LLM 推理内存——从 OS 分页思想到 MoE 分布式推理的工程全貌（2026）
2026-07-18 13:17:37 +0800 CST view 214
深度拆解 vLLM 0.5 的 PagedAttention 核心原理、连续批处理架构、MoE 推理优化、分布式部署策略，以及 2026 年四大推理框架生产级性能横评。
vLLM PagedAttention LLM推理 ContinuousBatching MoE FusedMoE 量化分布式推理

vLLM 深度解析：LLM 推理性能的终极引擎——从 PagedAttention 到生产级部署的完整技术内幕

vLLM 深度解析：LLM 推理性能的终极引擎——从 PagedAttention 到生产级部署的完整技术内幕
2026-05-18 08:22:35 +0800 CST view 913
全面解析 vLLM 推理引擎的核心架构，从 PagedAttention 原理到生产级部署实战，涵盖量化推理、多GPU并行、性能调优等完整技术栈
vLLM LLM推理 PagedAttention GPU优化量化推理深度解析

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）
2026-07-02 08:42:52 +0800 CST view 387
深度解析 LMCache 开源项目：LLM 推理 KV 缓存管理层，涵盖架构设计、多级存储、Multiprocess 模式、非前缀复用、PD 拆分等核心技术，15+ 可运行代码示例。
LMCache LLM推理 KV缓存 vLLM SGLang AI推理优化 GPU优化分布式缓存

LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南

LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南
2026-07-14 18:47:11 +0800 CST view 205
深度拆解 LMCache 项目：从 Transformer Attention 机制出发，详细讲解 KV Cache 原理、三层存储架构、生产部署实战、Docker Compose 配置、CacheGen 压缩算法、PD 分离、跨实例 KV Cache 共享，以及与 vLLM/SGLang 的集成，配完整代码示例与性能调优指南。实测 DeepSeek 多轮对话 3~5 倍 TTFT 改善。
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