LLM 推理

深入探讨如何减少 DeepSeek-R1 和 OpenAI o1 等推理模型在推理过程中的计算开销，在保持高质量输出的同时优化 Token 使用效率。

深入探讨 LLM 推理中的显存占用逻辑，详细计算 KV Cache、碎片化及系统开销，助你规避 OOM 错误。

深入探讨如何从底层构建高性能 LLM 推理运行时，涵盖 CUDA 图、权重打包以及 H100 硬件优化策略，并解析开发过程中的核心挑战。

探索“分层解码定律”，该定律可预测不同硬件上的 LLM 推理速度。了解深度感知量化如何让 110B 模型在 16GB 内存的 2016 年旧电脑上运行。

深入探讨 vLLM 如何通过 PagedAttention 技术消除显存碎片，将大语言模型（LLM）的推理吞吐量提升高达 24 倍。

深入探讨投机采样（Speculative Decoding）的技术细节，包括其数学原理、EAGLE 等现代变体，以及在 vLLM 环境下的实战部署策略。

通过自组织临界性 (SOC) 的物理学视角探索 AI 推理的本质，并学习如何利用高性能 API 发挥这些涌现能力。

Meta 正加速其自研芯片路线图，推出四款专为 Llama 推理和推荐算法设计的 MTIA 芯片，旨在降低对 NVIDIA 的依赖并显著提升能效比。

深入对比 2026 年三大主流 LLM 推理引擎：vLLM、SGLang 和 LMDeploy。分析其在 H100 显卡上的吞吐量、延迟及架构优势，助力企业选择最佳生产部署方案。

深入探讨如何通过 CUDA 流交织技术消除 LLM 推理中的主机-设备同步瓶颈，提升 PyTorch 解码器模型的生成效率。

深入探讨多查询注意力 (MQA) 如何通过在注意力头之间共享键和值，解决大语言模型中的 KV 缓存内存瓶颈问题。

深入探讨 OVHcloud 整合至 Hugging Face 推理提供商的技术细节，分析其在数据主权、性能基准测试以及企业级 LLM 部署策略方面的优势。