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大模型推理中的 Prefix Caching 与 RadixAttention 深度解析：从 KV Cache 复用到请求调度的全链路优化
为什么 Prefix Caching 成为大模型推理的必备优化？ 在大模型推理服务的生产环境中，一个经常被忽视但影响巨大的现象是：大量请求共享相同的前缀。无论是系统提示词（System Prompt）、Few-shot 示例，还是多轮对话中...
标签：KV Cache
大模型推理加速核心：从 MHA 到 GQA 再到 MQA，KV Cache 优化机制全解析
为什么 KV Cache 成了大模型推理的命门？ 在 Transformer 架构的大语言模型中，自回归生成（autoregressive generation）是推理阶段的核心模式——每生成一个新 token，模型都需要关注之前所有已生成...
Chunked Prefill 技术深度解析：破解大模型长上下文推理的 Prefill 延迟困局
引言：Prefill 阶段的”独木桥”困境 在大模型推理的工程实践中，我们常常遇到这样一个矛盾场景：当请求队列中有一个长文本（比如 32K tokens 的法律文档）正在进行 Prefill 处理时，后面排队等候的短...
大模型推理中的 Continuous Batching 深度解析：从 Static Batching 到 Iteration-Level Scheduling 的演进之路
引言：为什么 Batching 策略决定了推理服务的天花板 在大模型推理服务的工程实践中，有一个经常被低估却至关重要的设计决策：如何将并发的用户请求组织成批次（Batch）送入 GPU 执行。这个看似简单的调度问题，实际上直接决定了服务的吞...
PD 分离部署（Prefill/Decode Disaggregation）深度解析：为什么大模型推理架构正从单体走向分体？
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...
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...
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...
详解vLLM推理引擎架构：PagedAttention原理与LLM高效部署实践
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...
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...