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。
投机解码
投机解码深度实战：从草稿-验证采样到 EAGLE 树状草稿，把 LLM 解码延迟砍一半
从内存墙出发推导投机解码的第一性原理，给出可直接运行的接受-拒绝采样完整实现与残差重采样推导，对比独立草稿模型/Medusa/MTP/EAGLE/n-gram 五条路线，讲透树状草稿与 tree attention mask，最后给出 vLLM、SGLang 生产配置、四种不该开启的场景与真实接受率调优方法论。
大语言模型推理优化全栈实战：从KV Cache到投机解码的深度剖析
深入剖析大语言模型推理优化从KV Cache内存管理到投机解码的全栈技术，涵盖PagedAttention、Flash Attention、GPTQ/AWQ量化、Continuous Batching等核心机制的原理与工程实践。
