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投机解码深度解析：如何在不牺牲精度的前提下将大模型推理吞吐量提升2-3倍
什么是投机解码：从思想实验到工程实践 大语言模型（LLM）的推理瓶颈在哪里？如果你回答”计算量”，那只对了一半。在实际部署中，真正制约吞吐量的往往是内存带宽而非算力——每次生成一个 token，模型都需要将全部权重从...
标签：大模型部署
大模型推理加速新范式：推测解码（Speculative Decoding）原理剖析与vLLM生产级实现
随着大语言模型（LLM）参数规模从数十亿膨胀到数千亿，推理延迟（Latency）和吞吐（Throughput）逐渐成为生产环境最棘手的瓶颈。传统自回归解码（Autoregressive Decoding）每生成一个 token 就要完整前向...
大模型推理引擎深度对比：vLLM、TensorRT-LLM、SGLang 生产级部署实战
引言：大模型推理为何成为部署瓶颈 2024年以来，大语言模型（LLM）的能力持续攀升，从GPT-4、Claude 3到Llama 3、Qwen2，模型参数量动辄数百亿，推理成本居高不下。当企业从”调API体验”转向&...
大规模LLM推理优化全面指南：KV Cache、Speculative Decoding与模型量化实战
随着大语言模型（LLM）在生产环境中的广泛部署，推理效率已成为制约应用落地的核心瓶颈。2026年的今天，从DeepSeek V4到Claude Sonnet 4，模型参数规模持续增长，但硬件算力的提升速度远跟不上模型规模的增长速度。如何在有...
LLM推理优化实战：从KV-Cache到Continuous Batching的技术演进与代码实现
引言：为什么LLM推理优化如此重要？ 随着大语言模型（LLM）的广泛应用，从ChatGPT到开源模型的遍地开花，LLM的推理效率已成为制约AI落地的关键瓶颈。训练好一个模型只是第一步，如何让它在生产环境中以低成本、低延迟运行，才是真正的挑战...