大模型推理

深入探讨Linux Foundation与IBM Research发布的llm-d 1.0，了解其如何为Kubernetes带来零停机、分布式推理与高效的上下文缓存重用。

深入解读DeepSeek开源的生产级推理框架DeepInfer，分析其硬件无关性设计、DSpark投机解码、MoE核心优化以及对大规模LLM服务部署的实践指导。

本文深度解析 DeepSeek 开源的 Apache 2.0 推理框架 DeepInfer，全面评估其 vLLM 渊源、核心优化内核、硬件支持矩阵以及企业级生产环境部署考量，并探讨如何结合 n1n.ai 构建高效的 LLM 工作流。

深入探讨 NVIDIA Nemotron 系列模型在国际信息学奥林匹克（IOI）与国际数学奥林匹克（IMO）任务中的微调技术，包含合成数据生成、双阶段对齐与测试时计算扩展。

深入探讨大语言模型推测解码技术，详解从基础草稿模型到 EAGLE-3 动态树演进过程，提供数学无损证明以及 vLLM 与 SGLang 的生产级部署配置指南。

深度解析 SGLang 与 vLLM 的底层存储结构与调度机制，对比 RadixAttention 与 PagedAttention、结构化 JSON 解码效率及 8x H100 集群的高并发实测数据。

深入盘点 2026年迄今 Amazon SageMaker AI 发布的 13项关键推理功能，涵盖全托管端点、HyperPod 分布式推理集群、分级 KV 缓存与 Prefill/Decode 分离架构等核心技术。

深入探讨 DeepSeek-v4.1 Flash 的底层架构与 KV Cache 压缩算法，解析其如何通过低秩潜空间投影与混合精度量化大幅提升大模型推理吞吐量与长文本并发能力。

深入解析 DeepSeek 的 Multi-Head Latent Attention (MLA) 架构。剖析低秩潜向量压缩、矩阵吸收（Matrix Absorption）与解耦 RoPE 如何打破显存带宽瓶颈，实现高达 93% 的 KV Cache 显存占用降低。

OpenAI 推出与博通联合开发的自研 ASIC 芯片 Jalapeño，旨在解决大语言模型推理中延迟与吞吐量的权衡难题，为下一代 AI 智能体提供硬件支撑。

深入对比 vLLM 与 Ollama 在 2026年的大模型推理架构、并发性能基准以及生产环境下的决策框架。

一项出人意料的基准测试显示，英特尔 Arc Pro B70 工作站显卡在 DeepSeek R1 吞吐量上击败了 NVIDIA 的旗舰产品 5090D，这预示着大模型硬件经济效益的重大转变。