大语言模型推理优化2026：从投机解码到MoE稀疏激活的服务级推理加速全链路指南
2026年大模型推理优化全链路指南，深入解析投机解码三代演进、MoE稀疏激活及KV Cache分层缓存技术
推理部署
大语言模型推理引擎深度对比：vLLM、TensorRT-LLM与SGLang的性能调优实战
深度对比vLLM、TensorRT-LLM和SGLang三大主流LLM推理引擎的技术特性、性能差异与适用场景，涵盖PagedAttention、RadixAttention、In-Flight Batching等核心优化原理，并给出实测数据与选型建议。
LLM Inference 编译器图优化全栈实战：从算子融合到自动调优的深度工程解析
深入剖析 LLM 推理引擎的图优化技术栈：算子融合策略与实现、从 AITemplate 到 FlagGems 的算子库演进、Meta Schedule 自动调优机制、以及基于 Triton 的算子手写优化。通过完整 Transformer 层融合优化实战案例，揭示从计算图到高性能 CUDA kernel 的全链路工程方法论。
2026年大语言模型技术演进：推理能力革命与小型化模型的时代
2026年大语言模型技术全面演进：推理能力实现慢思考突破，小型化模型端侧部署成熟，多模态融合重塑交互范式。
Rust 重塑 AI 基础设施：从 PyTorch Rust 绑定到 LLM 推理引擎的系统级优化实战
深入剖析 Rust 在 AI 基础设施中的崛起：从 vLLM Rust 调度器的 PagedAttention 实现到 Candle/Hugging Face ML 框架，再到 Polars 数据处理与 DataFusion 查询引擎，全面覆盖 Rust 在 LLM 推理、数据管道、Python 扩展方面的实战方案。包含完整的代码示例和从 Python 到 Rust 的迁移路径。
Agent因果推理工程：从相关性到因果性的认知跃迁
深入解析Agent因果推理工程的核心方法论，从结构因果模型、因果发现算法、反事实推理引擎、因果表征学习四个维度构建具备真正因果理解能力的Agent系统，探讨从统计关联到因果认知的工程实现路径。
长上下文 LLM 推理的序列并行工程：Ring Attention 与分布式 KV Cache 架构
当LLM上下文窗口膨胀到100K甚至1000K tokens时，O(n²)的注意力计算成为瓶颈。本文深入探讨Ring Attention环形通信算法、DeepSpeed-Ulysses All-to-All替代方案、分布式KV Cache的架构设计，以及它们在现代推理框架中的生产实践。
Mooncake 与分离式 LLM 推理：KV Cache 传输、缓存与 Prefill-Decode 解耦深度工程实战
深度解析分离式LLM推理架构的设计哲学与工程实现，聚焦KV Cache传输协议、分布式缓存管理、RDMA高效传输、生产部署实践，以Mooncake/Prefill-Decode解耦为例
LLM推理优化关键技术：KV Cache、推测解码与量化压缩深度解析
深入分析大语言模型推理优化三大方向：内存管理（PagedAttention、GQA/MLA）、生成加速（Speculative Decoding、Medusa）、模型量化（GPTQ/AWQ/FP8），以及系统级优化Continuous Batching和Prefill-Decode分离部署。
LLM 推理引擎架构演进：PagedAttention、Continuous Batching 与 vLLM/SGLang 深度工程
深度解析现代 LLM 推理引擎 PagedAttention 和 Continuous Batching 两大核心技术，结合 vLLM 与 SGLang 工程案例，完整拆解 KV Cache 内存管理、Iteration-Level 调度、RadixAttention 缓存复用的底层原理与生产最佳实践。
AI 推理引擎的批处理与内存管理：从 Continuous Batching 到 PagedAttention 的工程实践
本文深入剖析现代推理引擎解决吞吐-延迟-显存矛盾的两大核心技术：Continuous Batching（迭代级批处理）和 PagedAttention（分页KV Cache）。从操作系统内存管理视角，详解其CUDA实现内核、Prefix Caching机制、分离式架构演进，并提供生产环境调优与避坑指南。
多模态大模型的推理优化：从混合专家系统到动态计算分配
2026年多模态大模型推理优化技术深度解析，从混合专家系统到动态计算分配的工程实践与未来趋势
RAG系统优化2026：从向量检索到知识图谱增强的混合推理架构与生产实践
深入解析2026年RAG系统优化路径，涵盖向量-图谱双索引架构、智能分块策略、生产实践及下一代Agentic RAG范式。
2026年大语言模型推理优化技术深度解析：从KV Cache压缩到推测解码
深入解析2026年大语言模型推理优化技术，包括KV Cache压缩、推测解码和混合精度推理
