AI推理引擎 Continuous Batching 深度工程实战：从 PagedAttention 到 SGLang 架构
在大模型推理服务中如何同时实现高吞吐和低延迟？深入分析Continuous Batching核心原理、PagedAttention内存管理创新、RadixAttention前缀缓存，以及vLLM与SGLang的生产架构对比。
KV Cache
CXL 3.0 内存池上的 LLM KV Cache 分层管理：从 DRAM 到持久化内存的近存计算架构
当单次推理请求的KV Cache占用突破百GB级别，GPU HBM容量成为硬性边界，CXL 3.0内存池化提供了全新的KV Cache分层管理方案。本文深入解析四层内存模型设计、热度驱动自动迁移策略以及实战性能基准测试。
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。
AI推理中KV Cache的跨层调度与推测解码协同优化：从vLLM PagedAttention到TensorRT-LLM的工业实践
深入分析AI推理中KV Cache管理与推测解码的协同优化问题，涵盖vLLM PagedAttention的工程代价、推测解码与Prefix Cache的冲突分析、TensorRT-LLM的Context-Aware调度方案，以及一个可落地的Spec-Aware KV Scheduler（SKVS）架构设计与性能基准测试。
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。
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。
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。
LLM 推理 Disaggregated Architecture：Prefill-Decode 分离架构深度实战
随着大模型推理规模从单机走向多机，Prefill与Decode阶段的计算特征差异成为系统瓶颈的根本原因。本文深入剖解NVIDIA Dynamo、Mooncake等工业界Disaggregated Inference架构的设计哲学，涵盖KV Cache传输优化、分布式调度算法、负载均衡策略，并结合真实生产环境数据给出工程实践指南。
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）。
Vision Language Model 多模态推理引擎：动态分辨率、图像 Tile 分级调度与跨模态注意力融合深度工程实践
系统拆解 Vision Language Model 推理引擎的核心工程挑战：动态分辨率图像编码、图像 Tile 分级批处理、跨模态注意力融合零拷贝实现、视觉与语言 KV Cache 分层管理、多模态投机解码可行性边界。基于 Llava/Qwen2-VL/InternVL3 在 A100/H100 实测数据，含完整 Rust 与 Python 代码。
