汤不热吧
PyTorch FSDP（Fully Sharded Data Parallel）源码级深度解析：从 ZeRO-3 实现原理到生产环境调优实战
一、引言：当模型参数放不进单卡显存时 随着大语言模型规模的不断膨胀，从 BERT-base 的 1.1 亿参数到 Llama 3 的 4050 亿参数，单张 GPU 的显存早已无法承载完整的模型训练。即便是拥有 80GB HBM3 显存的 ...
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统一内存架构（UMA）：Apple M3 芯片的统一内存对大模型端侧推理的启示
随着大模型的体积不断增长，如何在资源受限的端侧设备上高效运行这些模型成为了关键挑战。Apple M系列芯片，特别是最新的M3系列，通过其独特的统一内存架构（Unified Memory Architecture, UMA），为端侧大模型推理...
谈谈你对 Megatron-LM 架构的理解，它在 3D 并行中是如何分配角色的？
Megatron-LM是由NVIDIA开发的一套用于训练超大规模语言模型的框架。随着模型参数量突破万亿级别，任何单一的并行技术都难以高效地在有限的硬件资源上完成训练。Megatron-LM通过巧妙地结合三种主要的并行策略——张量并行（Ten...
SGLang vs vLLM：大模型推理引擎架构设计与性能深度对比
引言：推理引擎之争的底层逻辑 随着大语言模型（LLM）在各行各业的落地加速，模型推理效率已成为制约规模化部署的核心瓶颈。在众多开源推理框架中，vLLM 和 SGLang 是最受关注的两个项目。vLLM 由 UC Berkeley 的 Sky...
大模型推理生产环境GPU可观测性实战：DCGM + Prometheus + Grafana 完整监控体系搭建指南
为什么大模型生产环境需要专业的GPU监控？ 在AI基础设施（AI Infra）的日常运维中，GPU监控与可观测性往往是最容易被忽视的一环。很多团队在部署大模型推理服务时，只关注模型的推理延迟和吞吐量，却忽略了GPU本身的健康状态、功耗曲线、...
大模型推理中KV Cache量化技术深度解析：从理论基础到INT4/INT8的工程实践
为什么需要量化KV Cache？ 在大语言模型（LLM）的推理过程中，KV Cache（Key-Value Cache）是一个绕不开的核心组件。当模型以自回归方式逐Token生成文本时，对于Decoder-only架构的Transforme...
模拟场景：集群里有一张 GPU 出现了 ECC 报错（可修正错误），你该立刻下线它还是继续坚持到训练结束？
如何处理 GPU 的 ECC 可修正错误：立即下线还是坚持到训练结束？ 背景 在深度学习集群中，GPU 显存错误（ECC Error）是运维和算法工程师经常面临的难题。当系统报出“可修正错误”（Correctable Error）时，你的训...
InfiniBand vs RoCE v2：大模型分布式训练网络通信协议深度对比与选型指南
引言：为什么网络通信成为AI集群的”必争之地” 随着大模型参数规模突破千亿乃至万亿级别，分布式训练已成为AI基础设施的标配。然而，当我们将计算任务分散到数十甚至数千张GPU上时，一个严峻的问题随之浮现：计算可以并行，...
Speculative Decoding（推测解码）深度解析：用「以小博大」的思路破解大模型推理延迟瓶颈
引言：大模型推理的”慢”到底慢在哪里？ 如果你在生产环境中部署过 GPT 级别的自回归语言模型，一定对 Token 生成速度之慢感同身受：即使在 A100/H100 这类顶级 GPU 上，大模型的 Decode 阶段...
实战详解：如何利用 CUDA Stream 实现多模型推理的并发调度以最大化 GPU 利用率
在生产环境中，GPU 资源往往十分昂贵。当你部署多个轻量级模型（如分类器、Embedding 模型、检测头）时，如果每个模型独占一张 GPU，资源浪费会非常严重。CUDA Stream 提供了一种在同一张 GPU 上并发执行多个推理任务的机...