标签：大模型推理

2026-07-12andy阅读(9)

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、...

2026-07-07andy阅读(35)

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...

2026-07-06andy阅读(38)

引言：为什么模型量化成为大模型落地的关键瓶颈 2024年以来，大语言模型（LLM）的参数规模竞赛已经进入一个微妙阶段——模型能力在持续提升，但部署成本成为了横亘在大多数企业与开发者面前的现实障碍。以Llama 3.1 70B为例，其FP16...

2026-07-03andy阅读(60)

引言：推理成本正在经历一场”静默革命” 2024年初，调用GPT-4 API处理100万token的成本约为30美元。到了2026年中，这个数字已经跌到了不足3美元——降幅超过90%。这并不是某个单一技术突破的结果，...

2026-07-02andy阅读(62)

从单体到分体：为什么大模型推理正在走向 Prefill/Decode 分离部署？ 2024 年下半年以来，大模型推理架构迎来了一个新的趋势——PD 分离部署（Prefill/Decode Disaggregation）。简单来说，就是将传统...

2026-07-02andy阅读(39)

引言：大模型推理的瓶颈与vLLM的诞生 随着大语言模型（LLM）参数规模从数十亿飙升到数千亿，推理部署成为制约落地的核心瓶颈。传统的推理框架（如 Hugging Face Transformers 的 naive 实现）在推理时面临两大痛点...

2026-06-23andy阅读(66)

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...