大模型推理优化

大模型推理性能瓶颈集中在显存管理，KV Cache缓存优化是提升推理吞吐量的关键路径。传统推理框架采用预分配显存策略，导致显存碎片化严重，实际利用率往往不足40%。PagedAtt…

投机解码核心原理与推理加速机制 大模型推理过程中，自回归生成是核心瓶颈。每个token的生成都依赖前序所有token的注意力计算，GPU在每步推理时仅产生一个token，算力利用率…

大模型推理服务在生产环境中面临的核心挑战是吞吐量与延迟的平衡。传统静态批处理（Static Batching）在请求长度差异较大时产生严重的计算浪费，而连续批处理（Continuo…

大模型推理过程中的自回归生成机制存在严重的计算瓶颈：每个token生成都需要完整前向传播，GPU在Decode阶段利用率通常不足10%。Speculative Decoding投机…

大模型推理过程中，KV Cache内存优化是提升吞吐量的关键环节。传统注意力机制在生成每个token时需要缓存此前所有token的Key和Value向量，随着序列长度增长，显存占用…

混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）已成为万亿参数大模型的主流架构选择。阿里云2026年8月13日正式开源的Qwen3.8-Max总参数2.4万亿，单次激…

Kimi K3开源模型架构解析与技术参数 月之暗面于7月27日正式开源Kimi K3模型，总参数规模达2.8万亿，采用MoE（Mixture of Experts）稀疏架构。该架构…

大模型推理性能直接决定AIGC应用的响应延迟和部署成本。vLLM作为当前主流的大模型推理框架，通过PagedAttention和Continuous Batching两项核心技术，…

混合专家模型（MoE）已成为万亿参数级大模型训练与部署的主流架构。2026年8月3日阿里巴巴发布的Qwen3.8-Max总参数量达2.4万亿，但单次推理仅激活约950亿参数，这一设…

DeepSeek V4-Flash模型推理性能调优的工程路径 DeepSeek V4-Flash正式版发布后，2840亿总参数仅激活130亿稀疏架构的设计使其在推理成本上极具竞争力…