大语言模型推理优化全栈实战：从KV Cache到投机解码的深度剖析
深入剖析大语言模型推理优化从KV Cache内存管理到投机解码的全栈技术，涵盖PagedAttention、Flash Attention、GPTQ/AWQ量化、Continuous Batching等核心机制的原理与工程实践。
推理优化
大模型推理部署：从vLLM到TensorRT-LLM的高性能服务化
深度解析大模型推理部署的核心技术，涵盖显存优化、推理引擎对比和性能指标体系
分组查询注意力（GQA）与多查询注意力（MQA）深度实战：从 KV 缓存瓶颈、头维度折叠到推理吞吐与显存占用的工程全解
> 自回归大模型推理的真实瓶颈，往往不在算力而在**显存带宽与 KV 缓存占用**。当模型层数、上下文长度、并发数同时放大，多头注意力（MHA）为每个查询头都保留一份独立的 Key/Value，KV 缓存体积随头数线性膨胀，最终把解码速度牢牢钉在 HBM 带宽上限上。分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）与多查询注意力（Multi-Query Attention…
2026年深度学习推理加速与模型优化技术全景：从量化压缩到大模型部署实战
2026年深度学习推理加速与模型优化技术全景，涵盖MXFP4量化、FlashAttention-4、MoE加速、SGLang、Specular Decoding等最新技术进展
深入理解大语言模型推理优化：从 KV Cache 到 Flash Attention 的全栈实战
深入剖析大语言模型推理优化技术链，覆盖 KV Cache 算法本质、内存瓶颈分析、Flash Attention 从 IO 感知到精确注意力计算、PagedAttention 与 vLLM 内存管理、投机解码原理与实现、以及量化技术在推理加速中的应用。
大语言模型推理优化实战：从 KV Cache 到 Speculative Decoding 的全栈提速之道
深入解析大语言模型推理阶段的核心优化技术栈，涵盖 KV Cache 内存管理、PagedAttention 分页机制、FlashAttention IO 感知加速、Continuous Batching 吞吐量优化、投机解码延迟降低、量化并行策略等前沿方案
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。
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。
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。
Mamba 选择性状态空间模型：亚二次复杂度大语言模型推理工程实践
从S4到Mamba的架构演进，深入剖析选择性状态空间的数学本质、硬件感知并行扫描实现，以及在大规模语言模型推理中的工程部署实践。
