#vLLM推理框架

共 5 篇相关文章

深入解析vLLM推理框架的核心原理：从吞吐（tokens/s）的本质含义，到自回归生成的性能瓶颈，再到KV Cache、PagedAttention、连续批处理三大优化技术，帮助算法工程师系统掌握大模型推理优化知识体系。

探讨AI技术如何从少数科技巨头的专属工具转变为全人类共享的通用能力。从开源生态、教育普及到治理框架，解析通往积极AI未来的关键路径与核心挑战。

深入分析大模型推理服务的真实成本构成，从B200 GPU算力红利、vLLM推理框架优化到MTP多token预测技术，解释为什么大模型服务成本被普遍高估，帮助团队理性评估自建推理服务的经济可行性。

月之暗面开源FlashKDA项目，为Kimi Delta Attention提供高性能CUDA内核实现。本文详解FlashKDA的技术原理、性能优势及其在长上下文场景下的训练加速与推理提速价值。

OpenAI与博通联合推出定制AI芯片Jalapeño，专为大语言模型推理场景设计，聚焦性能、效率与规模三大目标。本文深度解析其技术逻辑、战略意图，以及对英伟达和整个AI算力格局的深远影响。