推理部署

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。

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。

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。