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。
vLLM
AI 推理服务生产化实战：从 Jupyter Notebook 到高可用推理集群
从 Jupyter Notebook 到生产级推理平台的完整工程路线图：覆盖多模型共享推理引擎、Continuous Batching 调优、基于排队论的自适应扩缩容、GPU 显存碎片整理与 KV Cache 管理、模型热更新与灰度发布、三级缓存架构与成本优化策略。
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。
AI推理系统的端到端延迟工程：从网络入口到Token输出的全链路分解与优化实践
系统拆解AI推理请求全链路延迟：网络层、调度层(Prefill/Decode)、流式输出各环节优化方案与代码实战，涵盖Connection Pool、Chunked Prefill、PagedAttention、背压控制等核心技术。
视觉语言模型推理引擎工程实战：从 vLLM 到 SGLang 的架构演进
深入解析视觉语言模型(VLM)推理引擎的核心工程挑战与解决方案，涵盖视觉编码器优化、KV Cache异构管理、两阶段调度策略、CUDA Graph兼容性以及生产部署中的显存建模与长视频Token预算管理。
从 PagedAttention 到 Chunked Prefill：大模型推理调度的深度工程实战
本文深入拆解 vLLM 的 PagedAttention 和 Chunked Prefill 两大核心机制，分析其工程实现细节，并结合实战经验探讨显存管理、延迟优化与调度策略的权衡。
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。
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。
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。
大模型推理部署全栈指南：vLLM、SGLang、Inference Gateway深度对比
深度解析vLLM(PagedAttention/Continuous Batching)、SGLang(RadixAttention/结构化生成)、Inference Gateway三大推理部署核心技术
