AI推理中KV Cache的跨层调度与推测解码协同优化：从vLLM PagedAttention到TensorRT-LLM的工业实践
深入分析AI推理中KV Cache管理与推测解码的协同优化问题，涵盖vLLM PagedAttention的工程代价、推测解码与Prefix Cache的冲突分析、TensorRT-LLM的Context-Aware调度方案，以及一个可落地的Spec-Aware KV Scheduler（SKVS）架构设计与性能基准测试。
KV Cache
Linux 内核 KSM 内存去重与 AI 推理 KV Cache 共享：从页面扫描算法到生产级部署实战
深度解析 Linux 内核 KSM 子系统的哈希树扫描算法、写时复制机制与红黑树架构，结合 AI 推理场景下 Transformer 模型 KV Cache 的内存冗余问题，提供从 madvise 系统调用到 vLLM 共享 KV Cache 的完整工程实践路径，包含生产环境调优参数基准与性能对比数据。
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。
LSM-Tree 存储引擎在 AI 场景下的工程优化：KV Cache 分层存储与向量数据库在线迭代
深入分析LSM-Tree在AI工作负载下的针对性优化策略，包括KV Cache分层存储架构、向量数据库在线迭代方案、布隆过滤器自适应调整，以及生产级调优实战与性能基准对比。
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。
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。
LLM推理优化深度实战：从KV Cache管理到投机解码的工程级优化全景指南
深入拆解LLM推理优化的完整技术栈——从KV Cache内存管理到投机解码，从Continuous Batching到结构化生成——给出经过验证的工程级落地方案。
大模型推理优化深度实战：从 KV Cache 机制到 Speculative Decoding 与 vLLM 生产级部署的完全工程指南
大模型推理优化深度实战完全指南：从 KV Cache 机制(PagedAttention/Prefix Caching/FP8)到 Speculative Decoding(Medusa/EAGLE)、Continuous Batching、Chunked Prefill、vLLM 生产部署、分布式调度与弹性扩缩容、GPU 量化选型到 2026 年 MoE/超长上下文前沿趋势。
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。
GQA/MQA/MLA 深度实战：注意力变体如何重塑 KV Cache 内存工程与推理引擎设计
从工程实践角度深入剖析 GQA、MQA、MLA 三种注意力变体如何影响 KV Cache 的内存布局、量化策略和推理引擎设计，包含 vLLM 和 SGLang 的实战部署案例。
