大模型推理优化

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…

大模型推理部署面临的核心瓶颈是显存利用率和请求吞吐量。vLLM通过PagedAttention机制将KV Cache按页分配，显存碎片率从传统方案的60%以上降到不足4%，单卡并发…

大模型推理服务的缓存需求分析 大模型推理的瓶颈在显存带宽而非计算能力。KV Cache（键值缓存）占用推理过程中最大的显存资源。当多个用户请求包含相同的前缀Prompt时，重复计算…

为什么大模型需要量化部署 大模型开发落地过程中，推理成本是绕不开的瓶颈。一块A100 80GB的GPU售价超过10万元，而多数团队手头只有消费级显卡甚至纯CPU服务器。大模型量化部…