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。
KV Cache
大模型推理引擎 KV Cache 三级存储架构：从 GPU HBM 到 CPU DRAM 再到 NVMe SSD 的工程实践
深度剖析大推理引擎中 KV Cache 跨 GPU HBM、CPU DRAM、NVMe SSD 三级存储的调度架构与工程实现，涵盖 PagedAttention 的页表管理、CPU 换入换出策略、NVMe KV Cache 引擎设计、预取与淘汰算法，以及 2026 年最新方案对比（vLLM、SGLang、Mooncake、DistServe），附生产级性能基准与优化实践。
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。
vLLM 核心工程深度剖析：PagedAttention 与 KV Cache 调度如何重塑 LLM 推理基础设施
从操作系统内存管理思想切入，深度剖析vLLM PagedAttention核心机制：逻辑块/物理块分离、块表间接寻址、CoW并行采样、前缀缓存哈希索引，以及生产部署调优指南（含与SGLang RadixAttention对比）。
Rust 异步 Cancellation Safety 与有状态 AI 推理服务：从 LLM 流式推理中的资源泄漏到零损耗优雅取消
深入剖析Rust异步模型中的取消语义，结合LLM推理服务的实战场景，展示如何构建真正取消安全的有状态AI推理系统，解决KV Cache泄漏、计费丢失等生产问题。
AI 推理中的 GPU 显存压力与 OOM 工程缓解策略：从 PagedAttention 到 KV Cache 压缩、Offloading 与请求准入控制
深入分析 AI 推理服务中 GPU 显存 OOM 的根因与工程缓解策略，涵盖 PagedAttention 分页管理、FP8 KV Cache 量化、CPU Offloading 交换、自适应请求准入控制以及生产级分级降级方案，附完整代码示例与配置基准。
AI推理引擎 Continuous Batching 深度工程实战：从 PagedAttention 到 SGLang 架构
在大模型推理服务中如何同时实现高吞吐和低延迟？深入分析Continuous Batching核心原理、PagedAttention内存管理创新、RadixAttention前缀缓存，以及vLLM与SGLang的生产架构对比。
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。
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。
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。
