大模型推理优化与生产部署实战：从 KV Cache 管理到 vLLM 高并发服务的完整工程指南
2026年大模型推理优化完整工程指南：从KV Cache管理、PagedAttention机制、模型量化压缩到vLLM/SGLang推理引擎实战，涵盖FlashAttention加速、连续批处理、分布式并行推理、投机解码等核心技术，助力构建高可用、低延迟的生产级推理服务。
推理部署
NVIDIA TensorRT-LLM 深度工程实战：从图编译到千卡集群的 LLM 推理系统设计
深入剖析 NVIDIA TensorRT-LLM 的架构设计与生产实践，从底层图编译优化到多机多机推理的完整方案，涵盖算子融合、CUDA Graph 捕获、Paged KV Cache、FP8 量化及 Disaggregated Serving 等核心技术，附完整代码示例。
GQA/MQA/MLA 深度实战：注意力变体如何重塑 KV Cache 内存工程与推理引擎设计
从工程实践角度深入剖析 GQA、MQA、MLA 三种注意力变体如何影响 KV Cache 的内存布局、量化策略和推理引擎设计，包含 vLLM 和 SGLang 的实战部署案例。
LLM 推理加速：投机解码 (Speculative Decoding) 工程实践深度指南
LLM推理优化领域最实用的投机解码技术深度指南：从数学原理到工程实现，涵盖Draft模型选择、KV Cache管理、温度采样处理、自适应k值策略，以及Medusa/EAGLE/Lookahead等前沿变体详解，附性能基准与vLLM/SGLang/TGI部署实践。
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
AI Agent开发实战：LangGraph、CrewAI与AutoGen多智能体协作框架架构对比与生产部署
2026年AI Agent深度学习开发实战：全面对比LangGraph图编排、CrewAI角色协作、AutoGen对话式三方框架的架构原理与生产部署，包含记忆系统设计、MCP/A2A工具协议和Agent安全沙箱的工程最佳实践。
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
KV Cache 量化与压缩工程实战：从 FP16 到 FP8/INT8/INT4，精度、速度、显存的黄金三角
深入解析 LLM 推理系统中 KV Cache 的量化与压缩工程实战，从 FP16 到 FP8/INT8/INT4 的精度-显存-速度权衡，涵盖 Per-token 量化、GQA 压缩、LazyKV 淘汰、Prefix Sharing、Delta 压缩等前沿技术，附 SGLang 生产级配置与实测数据。
MoE 推理架构深度实战：从 Expert Parallelism 到 DeepSeek-V3 的工程落地
深入解析 Mixture of Experts（MoE）推理架构的工程实现，涵盖 Expert 路由机制、分层 All-to-All 通信优化、Prefill/Decode 阶段调度策略、Expert Cache 管理，以及 DeepSeek-V3 级别模型的部署实战。
边缘智能：AI 推理从云端下沉到设备端的技术革命
随着物联网设备的爆发和隐私保护需求的增长，AI 推理正在从云端走向边缘。本文深入分析边缘智能的关键技术路径与产业落地。
Agent推理工程：从链式思维到元认知架构，让智能体学会"思考自己的思考
2026年AI Agent推理工程实践全景：从链式思维工程化到推理路径智能规划，从多轮反思纠错到元认知架构设计，深度解析如何让AI Agent从'语言生成器'进化为真正的'思考者'——涵盖动态CoT、MCTS树搜索、Self-Consistency共识、推理缓存与降级策略，以及推理与记忆系统、上下文工程、安全防线、经济模型、可观测性平台的深度融合。
vLLM 核心工程深度剖析：PagedAttention 与 KV Cache 调度如何重塑 LLM 推理基础设施
从操作系统内存管理思想切入，深度剖析vLLM PagedAttention核心机制：逻辑块/物理块分离、块表间接寻址、CoW并行采样、前缀缓存哈希索引，以及生产部署调优指南（含与SGLang RadixAttention对比）。
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。
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
LLM推理基础设施优化2026：KV Cache压缩策略、FlashAttention V3内核优化与SGLang/vLLM/TensorRT-LLM引擎对比实践
深入分析大语言模型推理基础设施2026年技术栈，涵盖KV Cache压缩量化、FlashAttention V3内核优化、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM引擎对比及生产部署最佳实践。
