
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...

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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...