AI基础设施

LLM 推理 Disaggregated Architecture:Prefill-Decode 分离架构深度实战

随着大模型推理规模从单机走向多机,Prefill与Decode阶段的计算特征差异成为系统瓶颈的根本原因。本文深入剖解NVIDIA Dynamo、Mooncake等工业界Disaggregated Inference架构的设计哲学,涵盖KV Cache传输优化、分布式调度算法、负载均衡策略,并结合真实生产环境数据给出工程实践指南。

LLM 流式推理的自适应调度引擎:背压传播、批处理优化与过载保护

在 LLM 推理服务中,Streaming(流式)输出带来了极致的用户体验,但也给服务端带来了独特的调度难题。本文深入探讨如何在流式推理场景下构建具备背压感知、自适应批处理和过载保护的生产级调度系统,涵盖 GPU 显存预算器、AIMD 自适应批处理、分级降级策略及 Token Bucket 限流等核心技术。

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。