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）。
LLM推理
大模型推理优化深度实战：从 KV Cache 机制到 Speculative Decoding 与 vLLM 生产级部署的完全工程指南
大模型推理优化深度实战完全指南：从 KV Cache 机制(PagedAttention/Prefix Caching/FP8)到 Speculative Decoding(Medusa/EAGLE)、Continuous Batching、Chunked Prefill、vLLM 生产部署、分布式调度与弹性扩缩容、GPU 量化选型到 2026 年 MoE/超长上下文前沿趋势。
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。
大模型量化与推理系统架构演进：从GPTQ精确校准到PagedAttention内存管理的全链路优化
大模型量化与推理系统架构演进：从GPTQ精确校准到PagedAttention内存管理的全链路优化，全面解析LLM推理加速的核心技术与工程实现。
LLM推理优化深度实战：从KV Cache管理到投机解码的工程级优化全景指南
深入拆解LLM推理优化的完整技术栈——从KV Cache内存管理到投机解码，从Continuous Batching到结构化生成——给出经过验证的工程级落地方案。
思维链推理增强大模型工程化2026：CoT树状扩展ToT、过程奖励PRM与长链推理可靠性优化实践
深入剖析2026年大模型推理增强工程实践：思维链CoT树状扩展ToT、过程奖励PRM训练与推理优化、长链推理可靠性保障与自纠错机制
Linux内核内存管理在LLM推理引擎中的深度工程——从HugePages到KV Cache的NUMA感知实战
深入剖析LLM推理引擎如何利用Linux内核HugePages规避TLB miss、通过NUMA绑定消除跨节点内存访问延迟、使用mlockall避免推理过程中的Page Fault停顿，以及多推理实例场景下的最优NUMA拓扑感知分配。
LLM 推理引擎显存与调度深度实战：从 PagedAttention 到 Continuous Batching 与 Prefix Caching 的生产调优
从显存算术出发拆解LLM推理成本：KV Cache容量模型、PagedAttention分页管理、Continuous Batching迭代级调度、Prefix Caching前缀复用，以及vLLM/SGLang生产级调优清单与踩坑记录。
Medusa多头投机解码：LLM推理加速的工程演进与深度实战
从经典Speculative Decoding理论出发，深入Medusa多头投机架构的工程实现，涵盖Draft Model选择策略、树形验证结构、投机宽度动态调节、Medusa-2与LayerSkip变体，以及vLLM/TensorRT-LLM生产集成
推理引擎的编译优化：从计算图到高效执行
深入解析现代推理引擎的编译优化技术：计算图IR、算子融合策略、常量折叠、静态内存规划、CUDA Graph捕获和调度并行，涵盖TensorRT-LLM、vLLM、llama.cpp等主流引擎的编译实践。
