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
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。
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
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。
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
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。
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
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。
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。
构建生产级AI Agent系统：从设计到部署全链路实战
深度剖析构建生产级AI Agent系统的全链路实战经验，涵盖规划引擎、工具生态、记忆系统、可观测性安全防线设计与部署运维最佳实践
Intel AMX 矩阵扩展深度实战：CPU 大语言模型推理的高性能工程实践
从硬件架构、编程模型到生产部署，全方位剖析 Intel AMX 矩阵扩展在 CPU LLM 推理中的工程实践。深入讲解 Tile 寄存器、TMUL 指令集、AMX Intrinsics 编程、与 ARM SME 的对比、NUMA 感知调度策略，以及 Granite Rapids 的性能前景。
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。
多模态 AI 推理的服务化架构：视觉-语言模型的批处理与调度优化
深入剖析多模态AI推理服务化的核心架构设计，涵盖异构批处理策略、Vision Encoder调度、KV Cache分层管理、动态分辨率分配等关键工程实践，含Python/Rust代码示例。
ARM SME 矩阵扩展：LLM 推理底层算子的深度工程实践
从 ARMv9.2-A 指令集到 Apple M4 与 Ampere Altra 的实矩阵乘法加速路径。深度剖析 SME 的 ZA 存储模型、FMOPA 外积指令、BF16 GEMM 实现、Attention Score 算子优化，以及 llama.cpp 集成实战与性能调优数据。
