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。
推理优化
梯度提升树引擎深度工程实战：从加权分位数草图、直方图作差到 GPU 直方图构建与低延迟推理全链路
沿着 GBDT 引擎的执行链路拆解工程内核：加权分位数草图（GK summary）的分桶原理与 merge/prune 实现、直方图作差把一半构建成本抹掉的技巧、稀疏感知与默认方向、CatBoost 的 Ordered Target Statistics 与对称树无分支推理、分布式训练只传直方图的通信量下界分析、GPU 上 shared-memory 原子加直方图构建，以及 Treelite/FIL 把树编译成可执行代码的低延迟推理路径，并给出六条生产踩坑清单与选型建议。
LLM推理基础设施优化2026：KV Cache压缩策略、FlashAttention V3内核优化与SGLang/vLLM/TensorRT-LLM引擎对比实践
深入分析大语言模型推理基础设施2026年技术栈，涵盖KV Cache压缩量化、FlashAttention V3内核优化、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM引擎对比及生产部署最佳实践。
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。
LLM 推理优化深度实战（最终版）
深入拆解现代LLM推理引擎核心技术——从PagedAttention的显存管理、Continuous Batching的吞吐优化，到Speculative Decoding的解码加速，附带完整代码示例和vLLM部署实践。
端侧 AI 推理引擎：从模型压缩到硬件加速的全栈工程实践
端侧AI推理引擎全栈技术解析：从模型量化（GPTQ/AWQ/BitNet）、推理引擎架构设计、NPU/GPU/CPU异构调度到KV Cache内存管理，系统拆解在毫瓦级设备上运行大模型的核心工程实践。
AI推理引擎核心架构解析：从NVIDIA TensorRT到AMD ROCm的开源生态与性能调优
深入解析AI推理引擎的核心架构设计，对比NVIDIA TensorRT与AMD ROCm的技术差异，介绍算子融合、量化、批处理等推理优化技术的工程实践。
LLM 推理加速：投机解码 (Speculative Decoding) 工程实践深度指南
LLM推理优化领域最实用的投机解码技术深度指南：从数学原理到工程实现，涵盖Draft模型选择、KV Cache管理、温度采样处理、自适应k值策略，以及Medusa/EAGLE/Lookahead等前沿变体详解，附性能基准与vLLM/SGLang/TGI部署实践。
LLM 后训练量化深度实战：从 GPTQ/AWQ 到 FP8 与 KV Cache 量化的显存-带宽极限工程
从 Roofline 模型定量证明 decode 阶段 Tensor Core 利用率仅 0.33% 的内存墙困境出发，系统拆解 LLM 后训练量化的完整工程栈：group-wise 量化粒度、SmoothQuant 的 outlier 迁移、GPTQ 的 Hessian 误差补偿、AWQ 的激活感知缩放、FP8 延迟缩放与 KV Cache 分级量化，并给出逐层重建误差定位法与生产选型决策树。
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。
