LLM推理优化深度指南：vLLM PagedAttention与Kubernetes分布式部署实战
深入解析大语言模型推理优化的核心技术与vLLM引擎架构原理，涵盖PagedAttention显存管理、AWQ/GPTQ量化、张量并行与流水线并行策略。
分布式推理
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。
长上下文 LLM 推理的序列并行工程：Ring Attention 与分布式 KV Cache 架构
当LLM上下文窗口膨胀到100K甚至1000K tokens时，O(n²)的注意力计算成为瓶颈。本文深入探讨Ring Attention环形通信算法、DeepSpeed-Ulysses All-to-All替代方案、分布式KV Cache的架构设计，以及它们在现代推理框架中的生产实践。
解锁长上下文：大语言模型百万Token级推理的工程实践与优化全景
从生产级部署的深度视角，拆解百万Token级长上下文推理的关键技术栈：位置编码外推（PI/NTK/YaRN）、KV Cache显存管理与FP8量化、Flash Attention与Ring Attention分布式计算、稀疏注意力与Mamba替代方案、vLLM调度优化与并行策略选择。包含完整代码示例与2025-2026最新进展。
MoE 大规模分布式推理工程实战：从 All-to-All 通信到动态专家放置
深入拆解 MoE（Mixture of Experts）大规模分布式推理的工程实现：All-to-All 通信优化、DualPipe 架构、专家复制与放置策略、动态负载均衡、容错恢复机制，以及基于 DeepSeek-V3 的生产部署经验。
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。
DeepSeek-V3 Multi-head Latent Attention (MLA) 深度工程：低秩 KV Cache 压缩与分布式推理优化
深度解析 DeepSeek-V3 核心创新 MLA 机制：通过低秩联合压缩将 KV Cache 内存占用降低 320 倍，同时保持完整注意力表达能力。涵盖数学原理、CUDA kernel 融合实现、分布式推理优化以及与 MoE 的协同效应。
