GPT-5时代大模型推理调度系统深度实战：连续批处理、分块预填充与抢占重调度的全链路工程
随着GPT-5、Claude 4.5等超大上下文模型的部署，推理服务调度层成为性能瓶颈的核心。本文从vLLM v0.6+与SGLang 0.4的调度器源码出发，深度拆解Continuous Batching、Chunked Prefill、Preemption三大核心机制的实现细节，给出完整的调度循环Rust伪代码和实测性能基准。
LLM-Inference
跨云联邦推理：在混合多云环境中部署LLM服务的工程实践
深入探讨在混合多云环境中部署大规模LLM推理服务面临的延迟、成本、数据主权等挑战，详细分析模型切分、智能路由、一致性哈希、边缘缓存等核心工程方案，并给出基于Kubernetes和Istio的实现案例
从SGLang RadixAttention到KV Cache复用革命：LLM推理服务的前缀感知调度与缓存池化架构
深度解析SGLang RadixAttention如何通过Radix Tree数据结构实现跨请求的KV Cache前缀复用，涵盖底层实现、调度策略、分布式部署及LMCache/Mooncake等下一代架构
