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PD分离架构（Prefill-Decode Disaggregation）实战详解：原理拆解、vLLM/SGLang部署与多卡推理性能调优全攻略
为什么大模型推理需要 PD 分离架构 在大模型推理服务化的实际工程中，我们经常会遇到一个让人头疼的现象：当一个长上下文请求（比如 8K tokens 的 Prefill）和一批短上下文的 Decode 请求混在一起时，整体吞吐和延迟都会急剧...
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SGLang 推理框架部署实战全攻略：从安装配置到高性能服务上线的完整指南
SGLang 是由 LMSYS 团队（ChatBot Arena 的创建者）开源的大语言模型推理框架，凭借 RadixAttention 前缀复用技术和结构化生成能力，在多轮对话、Agent 工作流和 JSON 结构化输出场景中展现出显著优...
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...
2026年8月8日 技术热点总结
今日技术热点概览 2026年8月8日，技术圈依然热闹非凡。从大模型推理框架的持续演进，到Kubernetes生态的稳定更新，再到前端工具链的变革浪潮，今天的技术圈有诸多值得关注的动态。本文将从AI基础设施、云原生、前端工程化、数据库与存储、...
vllm及sglang教程
零成本上手大模型推理：vLLM与SGLang高性能框架免费实战教程 作为一名自学AI的技术博主，我最近深入研究了大模型的后端推理优化。如果你发现自己的GPU显存利用率低，或者并发请求时响应太慢，那么这套关于 vLLM 和 SGLang 的免...
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&...
PD 分离部署实战：Prefill/Decode 架构、KV Cache 传输与 vLLM/SGLang 选型
系统讲解大模型 PD 分离部署：Prefill 与 Decode 的资源差异、KV Cache 传输、调度策略、网络要求，以及 vLLM 和 SGLang 的选型方法。
2026年大模型本地部署实战：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM三大推理框架深度对比
随着开源大模型（DeepSeek-V3、Llama 4、Qwen3等）参数量从70B跃升至千亿级别，如何在单机或多机上高效部署这些模型，成为2026年AI工程领域最核心的工程难题。本文将以实战视角深度对比当前主流的三大推理框架——vLLM、...
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。
2026年大模型推理成本骤降的技术密码：从架构优化到生态重构
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，...