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。
推理部署
Mooncake 与分离式 LLM 推理：KV Cache 传输、缓存与 Prefill-Decode 解耦深度工程实战
深度解析分离式LLM推理架构的设计哲学与工程实现，聚焦KV Cache传输协议、分布式缓存管理、RDMA高效传输、生产部署实践，以Mooncake/Prefill-Decode解耦为例
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。
跨云联邦推理：在混合多云环境中部署LLM服务的工程实践
深入探讨在混合多云环境中部署大规模LLM推理服务面临的延迟、成本、数据主权等挑战，详细分析模型切分、智能路由、一致性哈希、边缘缓存等核心工程方案，并给出基于Kubernetes和Istio的实现案例
端侧大模型量化压缩与高效推理2026：从混合精度分解到低比特稀疏架构的消费级硬件部署
2026年端侧大模型推理技术深度分析，覆盖混合精度分解、稀疏架构创新、编译优化与消费级硬件实测的完整技术体系。
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
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。
AI 推理引擎的批处理与内存管理：从 Continuous Batching 到 PagedAttention 的工程实践
本文深入剖析现代推理引擎解决吞吐-延迟-显存矛盾的两大核心技术：Continuous Batching（迭代级批处理）和 PagedAttention（分页KV Cache）。从操作系统内存管理视角，详解其CUDA实现内核、Prefix Caching机制、分离式架构演进，并提供生产环境调优与避坑指南。
2026年LLM推理优化突破：推测解码、混合专家与稀疏注意力的协同演进
深入解读2026年LLM推理优化的三大技术方向：推测解码、稀疏注意力与MoE协同，以及如何推动端侧推理普及。
LLM推理优化2026：投机解码、稀疏注意力与PagedAttention的协同演进全景
深入解析2026年大语言模型推理优化的三大核心技术——投机解码、稀疏注意力与PagedAttention的协同演进与工程实践
AI科学家崛起：当大模型加速科学发现，实验室迎来智能范式革命
从蛋白质设计到新材料发现，AI正从研究工具进化为科学家的同事。分子之心C轮融资估值突破20亿美元、华为云盘古气象大模型精度达世界水平、之江实验室ScienceOne多模态科学基础模型部署多领域——AI for Science加速崛起。
Agent自主决策与博弈工程：从策略推理到生产级博弈智能的系统化构建
本文系统阐述Agent自主决策与博弈工程的核心理论体系与工程实践，涵盖非合作博弈纳什均衡计算、合作博弈Shapley值分配、机制设计与激励相容、拍卖理论四大类设计、多Agent策略交互的马尔可夫博弈建模、虚拟博弈与强化学习的均衡求解算法、以及从DeFi做市到频谱拍卖的行业应用全景。
机密 AI 的崛起：在可信执行环境中运行大模型推理的工程实践
探讨在可信执行环境（TEE）中运行大模型推理的工程实践，覆盖 Intel TDX、AMD SEV-SNP、NVIDIA Confidential Computing 的复合证明架构与性能优化
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。
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。
