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PagedAttention 深度解析：vLLM 如何用操作系统分页机制革命性管理 KV Cache 显存
在大模型推理的 Decode 阶段，每一个 token 的生成都需要访问之前所有 token 的 Key 和 Value 向量——这就是 KV Cache。一个 70B 参数的模型在 4K 上下文下，单请求的 KV Cache 就可能占用超...
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Continuous Batching 动态批处理深度解析：如何突破 LLM 推理服务的吞吐量瓶颈
引言：LLM 推理服务的吞吐量困局 当我们将一个大语言模型部署到生产环境时，最核心的挑战往往不是模型本身的精度，而是如何高效地利用 GPU 算力服务海量并发请求。一个 7B 参数的模型在单张 A100 上串行推理，每个请求可能需要数百毫秒到...
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...
SGLang vs vLLM：架构、吞吐、显存、结构化输出与生产选型对比
SGLang 和 vLLM 怎么选？从 PagedAttention、RadixAttention、调度、吞吐、显存、结构化输出和生产成熟度进行系统对比。
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...