LLM推理优化与部署实战：从vLLM到TensorRT-LLM的生产级性能调优指南
从vLLM到TensorRT-LLM，深入讲解LLM推理优化的核心技术：PagedAttention、Continuous Batching、投机解码、量化加速。包含Docker/K8s部署方案、性能基准对比与生产级监控配置。
模型量化
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。
2026年大语言模型推理优化与生产部署：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。
MoE稀疏专家混合系统与大模型推理压缩量化工程实践2026
深入解析2026年MoE稀疏专家混合系统架构演进、模型推理压缩量化技术栈（GPTQ/AWQ/FP8/INT4）与端到端部署最佳实践。
边缘AI推理优化：从模型压缩到端侧部署的工程实践
深度解析边缘AI推理优化的全流程：从模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）到推理引擎（ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO），再到端侧部署的工程实践。
模型量化与稀疏化的深度工程实践：从 GPTQ 到 SparseGPT 的演进之路
当 Llama-3 以 405B 参数的体量横扫 MMLU 榜单时，推理吞吐依然是制约业务落地的最大瓶颈。本文从工程实践角度，系统梳理从 GPTQ 到 SparseGPT 的技术路线、实现细节与落地取舍
模型量化实战：从 AWQ/GPTQ 到 NVIDIA FP8 推理的工程部署与性能调优
深度剖析大语言模型推理中的量化技术路线，从 GPTQ、AWQ、SmoothQuant 到 NVIDIA 硬件级 FP8 推理，结合 vLLM 与 TensorRT-LLM 实战部署，给出一套完整的工程方案。
GGUF 量化格式与 llama.cpp 推理引擎的工程化实现
深度剖析GGUF二进制格式设计与llama.cpp推理引擎的工程实现，涵盖四代量化策略演进（Q4_0→Q5_K_M→Q2_K→IQ系列）、GGML后端抽象层、多GPU Split模式、SIMD微架构优化，以及vLLM对比定位分析。
NVIDIA NVFP4 与 Micro-Scaling：Blackwell 推理 4-bit 浮点精度的深度工程实战
系统拆解 NVIDIA Blackwell 第五代 Tensor Core 原生支持的 NVFP4（E2M1 4-bit 浮点）与 Micro-Scaling 两级缩放格式：从位级定义、缩放数学、离群点校准（旋转变换/重要性矩阵）、Scaled GEMM 内核实现，到混合精度分层策略与生产部署陷阱清单，给出在显存与带宽受限的推理集群上把单卡吞吐推向极限的工程方法。
大语言模型推理部署实战：从KV Cache优化到分离式架构的深度解析
深入解析LLM推理部署核心技术，涵盖模型量化（GPTQ/AWQ）、vLLM PagedAttention、TensorRT-LLM与SGLang框架对比、生产级高并发架构设计、Prefill-Decode分离式推理等前沿方案，附性能基准数据与实战优化策略。
