CUDA Graph 动态形状捕获与 LLM 推理内存池优化深度实战 深入剖析 CUDA Graph 在 LLM 推理中的录制机制与动态形状挑战,提出 Chunked Prefill + 两阶段内存池 + 参数热更新的生产级优化方案 推理部署 2026年10月02日 0 点赞 0 评论 34 浏览
万亿参数大模型推理系统架构:从显存墙到多节点部署的实战工程 深入剖析万亿参数大模型推理的系统化工程架构,涵盖TP/PP/EP/DP四维并行策略组合、KV Cache三级存储/H2O淘汰策略、MXFP4/FP8量化协同、vLLM多节点部署实战(含docker-compose配置)、PD分离架构与Ray调度层调优、关键监控指标与自适应batch调度,以及HBM4-PIM/光学互连/联邦推理等前沿方向展望。 推理部署 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 29 浏览
渐进式模型热更新:基于 CUDA IPC 与权重原子交换的 LLM 零停机部署工程实践 探讨如何利用 CUDA IPC 显存共享和双缓冲原子交换实现 LLM 推理服务的零停机模型更新。包含 C++ RAII 封装、VersionedTensor 引用计数、多 GPU 零拷贝同步等实现细节,以及基于 vLLM 的改造实践和自动回滚机制。 推理部署 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 40 浏览
从SGLang RadixAttention到KV Cache复用革命:LLM推理服务的前缀感知调度与缓存池化架构 深度解析SGLang RadixAttention如何通过Radix Tree数据结构实现跨请求的KV Cache前缀复用,涵盖底层实现、调度策略、分布式部署及LMCache/Mooncake等下一代架构 推理部署 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 43 浏览
KV Cache 共享与复用:从 Prefix Caching 到多租户KV重用的生产实践 深入剖析KV Cache共享与复用的技术体系,从vLLM的Automatic Prefix Caching实现原理,到多轮对话上下文管理策略,再到生产级多租户KV Cache复用架构设计。 推理部署 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 39 浏览
DeepSeek时代: MoE推理系统的工程实战 深入剖析DeepSeek-V3的MLA注意力机制与细粒度MoE专家并行架构,涵盖KV Cache压缩、AlltoAll通信优化、显存预算分配等工程实战细节 推理部署 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 43 浏览
跨云联邦推理:在混合多云环境中部署LLM服务的工程实践 深入探讨在混合多云环境中部署大规模LLM推理服务面临的延迟、成本、数据主权等挑战,详细分析模型切分、智能路由、一致性哈希、边缘缓存等核心工程方案,并给出基于Kubernetes和Istio的实现案例 推理部署 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 29 浏览
MoE大模型专家并行与动态路由优化——从DeepSeek-V3到生产级推理架构 深入解析MoE稀疏激活架构下的Expert Parallelism设计,从原理推导到生产实战,涵盖Top-K Gating、Auxiliary Loss、All-to-All通信优化、Expert Offloading以及DeepSeek-V3的Aux-Free负载均衡策略。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 52 浏览
GPU Direct Storage:GPU 直接存储访问在 AI 推理数据管道中的工程实践 GDS让GPU显存直接与NVMe控制器建立DMA链路。深入剖析nvidia-fs驱动架构、cuFile API异步批量提交、GPU内存注册双缓冲策略,结合PyTorch容器化部署给出性能调优参数矩阵。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 38 浏览
LLM 流式推理的自适应调度引擎:背压传播、批处理优化与过载保护 在 LLM 推理服务中,Streaming(流式)输出带来了极致的用户体验,但也给服务端带来了独特的调度难题。本文深入探讨如何在流式推理场景下构建具备背压感知、自适应批处理和过载保护的生产级调度系统,涵盖 GPU 显存预算器、AIMD 自适应批处理、分级降级策略及 Token Bucket 限流等核心技术。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 46 浏览
解锁长上下文:大语言模型百万Token级推理的工程实践与优化全景 从生产级部署的深度视角,拆解百万Token级长上下文推理的关键技术栈:位置编码外推(PI/NTK/YaRN)、KV Cache显存管理与FP8量化、Flash Attention与Ring Attention分布式计算、稀疏注意力与Mamba替代方案、vLLM调度优化与并行策略选择。包含完整代码示例与2025-2026最新进展。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 48 浏览
大语言模型推理服务的多级优先级调度 — 从请求路由到内存预留的生产级实现 当LLM推理集群同时为实时对话、在线API任务和离线批量推理服务时,如何确保高优先级请求不被饿死,同时最大化GPU利用率?本文从生产视角拆解LLM推理服务的多级优先级调度架构。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 26 浏览
用 Rust + tokio 构建 AI Inference 路由层 — 统一 API、KV Cache 感知调度与生产级负载均衡 深度实战:用 Rust + tokio 构建高性能 AI Inference 路由层,揭秘 KV Cache 感知调度、Streaming 背压控制、熔断器与 OpenTelemetry 全链路可观测性 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 41 浏览
GPT-5时代大模型推理调度系统深度实战:连续批处理、分块预填充与抢占重调度的全链路工程 随着GPT-5、Claude 4.5等超大上下文模型的部署,推理服务调度层成为性能瓶颈的核心。本文从vLLM v0.6+与SGLang 0.4的调度器源码出发,深度拆解Continuous Batching、Chunked Prefill、Preemption三大核心机制的实现细节,给出完整的调度循环Rust伪代码和实测性能基准。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 38 浏览
LLM 推理系统韧性工程:PD 分离架构下 KV Cache 热迁移与分级降级实战 随着 LLM 推理服务进入大规模生产部署阶段,系统韧性成为比峰值吞吐更关键的工程指标。本文深入剖析 Prefill-Decode 分离架构下的 KV Cache 热迁移、分级降级策略和故障恢复机制,给出可直接应用于生产环境的工程方案和实测数据。 推理部署 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 51 浏览