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DeepSeek Reasonix:6700+Star,专为DeepSeek优化的AI编程助手,缓存命中率99.82%,一天4.35亿token仅花12美元
编程
DeepSeek Reasonix:6700+Star,专为DeepSeek优化的AI编程助手,缓存命中率99.82%,一天4.35亿token仅花12美元
2026-09-05 19:01:50
介绍 DeepSeek Reasonix 这个只支持DeepSeek的AI编程助手:从设计之初就死磕DeepSeek前缀缓存机制,采用三区隔离架构将缓存命中率压榨到99.82%,1M上下文窗口可塞下整个Monorepo,最多同时跑16个子Agent,获DeepSeek官方推荐,GitHub已获6700+Star。
DeepSeek Reasonix
AI编程助手
DeepSeek
前缀缓存
终端工具
SGLang 深度拆解:当 RadixAttention 把 KV Cache 变成一棵可复用的「记忆树」——从前缀缓存、零开销调度到生产级推理服务的全链路实战
编程
SGLang 深度拆解:当 RadixAttention 把 KV Cache 变成一棵可复用的「记忆树」——从前缀缓存、零开销调度到生产级推理服务的全链路实战
2026-08-18 21:45:21
深度拆解 SGLang 推理引擎:从 RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度、约束解码到 PD 分离与量化,配可运行代码与生产调优清单。
SGLang
RadixAttention
KV Cache
LLM推理
前缀缓存
结构化生成
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
编程
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
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
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LLM推理
Goodput
前缀缓存
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分层存储
性能优化
LLM 推理服务引擎深度拆解:从 PagedAttention 到 PD 分离,把 GPU 榨干的七层优化栈
编程
LLM 推理服务引擎深度拆解:从 PagedAttention 到 PD 分离,把 GPU 榨干的七层优化栈
2026-07-30 21:49:19
深度拆解 LLM 推理服务的七层优化栈:PagedAttention 分页显存与写时复制、连续批处理消灭队头阻塞、前缀缓存命中率实操、Chunked Prefill 与 PD 分离决策、KV Cache 分层复用的拉取/重算临界点、投机解码加速比数学与失效场景、量化与并行选型。附大量可运行代码、压测骨架、调优顺序与七个常见误区。
LLM推理
vLLM
SGLang
PagedAttention
PD分离
KV Cache
前缀缓存
投机解码
Chunked Prefill
性能优化
SGLang 深度解析:RadixAttention 前缀缓存与结构化 LLM 推理革命——从 RAG/Agent 场景到生产级部署的完整指南
编程
SGLang 深度解析:RadixAttention 前缀缓存与结构化 LLM 推理革命——从 RAG/Agent 场景到生产级部署的完整指南
2026-06-30 11:17:15
深度解析 SGLang 大模型推理框架:RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、结构化输出约束、推测解码、PD 分离等核心技术,对比 vLLM/TensorRT-LLM 选型,提供完整代码示例与生产级部署实践
SGLang
大模型推理
RadixAttention
前缀缓存
结构化输出
推测解码
PD分离
vLLM
TensorRT-LLM
SGLang 深度解析:RadixAttention 如何重塑大模型推理的「结构化革命」
编程
SGLang 深度解析:RadixAttention 如何重塑大模型推理的「结构化革命」
2026-06-30 11:16:18
深度解析 SGLang 大模型推理框架:RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、结构化输出约束、推测解码、PD 分离等核心技术,对比 vLLM/TensorRT-LLM 选型,提供完整代码示例与生产级部署实践
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