AI 推理中的 GPU 显存压力与 OOM 工程缓解策略:从 PagedAttention 到 KV Cache 压缩、Offloading 与请求准入控制 深入分析 AI 推理服务中 GPU 显存 OOM 的根因与工程缓解策略,涵盖 PagedAttention 分页管理、FP8 KV Cache 量化、CPU Offloading 交换、自适应请求准入控制以及生产级分级降级方案,附完整代码示例与配置基准。 推理部署 2026年10月06日 0 点赞 0 评论 23 浏览
AI 推理引擎中的推测解码(Speculative Decoding):从算法原理到生产级工程实践 深入剖析推测解码的算法原理——拒绝采样与分布等价性证明,覆盖vLLM/SGLang/TensorRT-LLM三大推理引擎的实现对比,分享动态γ调整、多头推测Medusa、温度自适应等生产级工程实战经验 推理部署 2026年10月06日 0 点赞 0 评论 24 浏览
LSM-Tree 存储引擎在 AI 场景下的工程优化:KV Cache 分层存储与向量数据库在线迭代 深入分析LSM-Tree在AI工作负载下的针对性优化策略,包括KV Cache分层存储架构、向量数据库在线迭代方案、布隆过滤器自适应调整,以及生产级调优实战与性能基准对比。 推理部署 2026年10月06日 0 点赞 0 评论 24 浏览
CUDA Graph 与持久化内核:AI 推理的零启动开销革命 深入解析CUDA Graph与Persistent Kernel技术如何消除AI推理中的GPU启动开销。涵盖动态形状处理、GPU Direct RDMA集成、生产级调度架构设计,以及A100上70%吞吐提升的实测数据。 推理部署 2026年10月06日 0 点赞 0 评论 25 浏览
端侧大模型部署的工程优化——2026年Mobile/On-Device LLM的量化与推理加速 系统梳理2026年端侧LLM部署的核心工程优化:混合精度量化、KV Cache分页管理、NPU/GPU异构调度、早退机制与移动端投机解码 推理部署 2026年09月24日 0 点赞 0 评论 25 浏览
WebGPU Compute Shader 在大模型推理中的工程化实践:从 GPGPU 到生产环境 深入讲解 WebGPU 计算着色器在浏览器端 AI LLM 推理中的工程实践,涵盖 WGSL 编程模型、分块 GEMM 优化、KV Cache 管理、Flash Attention 适配,以及性能基准测试和生产级推理引擎构建。 推理部署 2026年10月05日 0 点赞 0 评论 25 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
Rust 异步 Cancellation Safety 与有状态 AI 推理服务:从 LLM 流式推理中的资源泄漏到零损耗优雅取消 深入剖析Rust异步模型中的取消语义,结合LLM推理服务的实战场景,展示如何构建真正取消安全的有状态AI推理系统,解决KV Cache泄漏、计费丢失等生产问题。 推理部署 2026年10月06日 0 点赞 0 评论 26 浏览
异构内存系统架构:从 CXL 3.0 池化到 AI 推断 KV Cache 分层 深入解析 CXL 3.0 池化架构下的 KV Cache 分层存储方案,从协议原理到 vLLM 生产实践的端到端指南 推理部署 2026年10月02日 0 点赞 0 评论 26 浏览
推测解码技术2026年行业落地:Speculative Decoding推理加速的工程实践 解析推测解码技术原理与2026年工程落地,对比vLLM/SGLang/TensorRT-LLM等框架实现,给出生产部署调优策略。 推理部署 2026年09月24日 0 点赞 0 评论 27 浏览
KV Cache 复用与 RadixAttention:从 vLLM 分页到 SGLang 前缀树的工程跃迁 深入研究 SGLang RadixAttention 数据结构如何通过 Radix Tree 实现 KV Cache 的全局复用,在多轮对话、Few-shot 和 Batch 推理场景下实现 30-60% TTFT 降低与 40%+ Throughput 提升。对比 vLLM PagedAttention 的局限,分析树形索引的工程实现、LRU 驱逐策略与调度优化。 推理部署 2026年10月06日 0 点赞 0 评论 27 浏览
机密 AI 的崛起:在可信执行环境中运行大模型推理的工程实践 探讨在可信执行环境(TEE)中运行大模型推理的工程实践,覆盖 Intel TDX、AMD SEV-SNP、NVIDIA Confidential Computing 的复合证明架构与性能优化 推理部署 2026年10月02日 0 点赞 0 评论 27 浏览
从 PagedAttention 到 Chunked Prefill:大模型推理调度的深度工程实战 本文深入拆解 vLLM 的 PagedAttention 和 Chunked Prefill 两大核心机制,分析其工程实现细节,并结合实战经验探讨显存管理、延迟优化与调度策略的权衡。 推理部署 2026年10月02日 0 点赞 0 评论 28 浏览
LLM 推理解耦架构:Prefill-Decode 分离的生产级吞吐工程实践 深入分析 LLM 生产中 Prefill-Decode 阶段的计算特征差异导致的资源冲突问题,系统阐述 Disaggregated Inference 架构的拓扑设计、KV Cache 传输协议实现,并给出 Prefill Worker、Decode Worker、传输引擎和智能调度器的完整生产级代码实现。包含四路 A100 实测性能基准与架构演进方向。 推理部署 2026年10月06日 0 点赞 0 评论 28 浏览