汤不热吧
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...
标签：vllm
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...
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...
如何利用vLLM或FasterTransformer加速LLM的低延迟推理部署？
如何利用 vLLM 实现大语言模型的高吞吐与低延迟推理部署 在 LLM（大语言模型）的生产级部署中，推理延迟和吞吐量是衡量系统性能的核心指标。传统的推理框架由于 KV Cache 管理效率低下，往往面临内存碎片化严重、显存利用率低等挑战。v...
解构 vLLM 的物理内存映射：当 Prompt 长度超过预设 Block 时，底层是如何动态借调空间的？
vLLM（Virtual Large Language Model）框架凭借其创新的内存管理技术 PagedAttention，极大地提升了LLM推理的吞吐量和效率。PagedAttention借鉴了传统操作系统中的虚拟内存和分页思想，核心...
PageAttention 详解：vLLM 是如何借用操作系统的分页思想解决显存碎片的
大规模语言模型（LLM）在推理阶段面临的一个核心挑战是如何高效管理巨大的 Key-Value Cache（KV Cache）。KV Cache 存储了Attention机制中K(Key)和V(Value)矩阵的历史记录，对于长序列推理至关重...
vllm docker如何使用cpu启动
vLLM因其出色的GPU吞吐量而闻名，但在某些场景下（如本地开发、功能测试或资源受限的环境），用户可能需要在纯CPU上运行vLLM服务。虽然性能远不如GPU，但通过正确的配置，我们依然可以利用vLLM的简洁API和高效加载机制在CPU上启动...