大模型推理优化

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…

Prompt工程在大模型部署中的核心地位 大模型推理过程中，Prompt工程直接决定了模型输出的质量和稳定性。在生产环境中，一个精心设计的提示词模板可以将推理准确率从60%提升至9…

vLLM大模型推理部署为什么成为工程首选 大模型从实验阶段走向生产环境，推理部署是绕不开的工程环节。vLLM作为目前社区活跃度最高的LLM推理框架，凭借PagedAttention…

大模型推理优化是AI模型部署环节的核心瓶颈。当模型参数达到70B甚至更大规模时，推理延迟、吞吐量和显存利用率直接影响线上服务质量。当前主流推理框架中，vLLM凭借PagedAtte…

大模型推理为什么成为部署瓶颈 当参数量跨越700亿阈值后，模型推理阶段的显存占用和延迟成为线上服务最棘手的问题。单次推理的KV Cache在长上下文场景下轻松吃掉40GB以上显存，…