大模型推理
-
大模型推理引擎选型实战：vLLM与TGI和Triton性能对比与部署方案
大模型推理引擎直接决定GPU利用率与请求延迟。vLLM、TGI（Text Generation Inference）和Triton Inference Server是当前主流的三种…
-
AI推理芯片量产与全球大模型周调用量破90万亿：算力竞赛进入新阶段
英伟达Groq 3 LPX机架量产，低延迟推理走向商业化 8月24日，英伟达宣布Groq 3 LPX机架进入全面量产阶段，这桩200亿美元收购案的成果正式商业化落地。单机架搭载25…
-
大模型推理显存优化实战：PagedAttention机制原理与vLLM连续批处理配置
大模型推理部署中，显存瓶颈是最常见的性能限制因素。传统KV Cache管理方式按最大序列长度预分配显存，导致大量显存碎片和浪费，实际利用率往往不足40%。vLLM框架提出的Page…
-
大模型推理引擎SGLang部署实战：结构化生成与RadixAttention缓存优化
大模型推理引擎SGLang通过RadixAttention前缀缓存和结构化生成约束，在多轮对话和复杂输出场景下显著降低延迟并提升吞吐。相比vLLM的PagedAttention，S…
-
大模型推理加速引擎对比：vLLM、TGI与TensorRT-LLM性能基准测试
大模型推理加速的核心挑战 大模型部署阶段，推理性能直接决定服务成本和用户体验。在人工智能领域，AI模型部署的瓶颈集中在GPU显存利用率、吞吐量和首Token延迟三个维度。原生Hug…
-
vLLM大模型推理部署实战：PagedAttention显存管理与高并发推理配置
大模型部署到生产环境，推理引擎的选择直接决定吞吐量和硬件成本。vLLM是目前使用最广泛的开源推理引擎之一，核心是PagedAttention显存管理机制，能让单张GPU塞进更多并发…
-
大模型推理KV Cache缓存机制与PagedAttention显存优化实战
大模型推理过程中的显存瓶颈集中在KV Cache缓存机制。随着序列长度增长，KV Cache占用的显存呈线性增长，传统连续分配方式导致显存碎片化严重，吞吐量受限。PagedAtte…
-
大模型推理引擎vLLM与TGI部署性能基准测试对比实战
大模型推理引擎的选择直接决定生产环境的吞吐量与延迟表现。vLLM和TGI（Text Generation Inference）是当前部署大语言模型最主流的两个推理框架，前者通过Pa…
-
大模型KV Cache内存优化与PagedAttention显存管理机制详解
大模型推理过程中，KV Cache内存消耗是制约吞吐量的核心瓶颈。传统注意力机制为每个序列预分配连续显存空间，导致大量显存碎片和浪费。PagedAttention借鉴操作系统虚拟内…
-
vLLM大模型推理引擎部署与PagedAttention显存优化原理详解
vLLM是当前大模型部署领域性能表现突出的开源推理引擎，其核心创新PagedAttention机制将操作系统的虚拟内存分页管理思想引入KV Cache管理，大幅提升了GPU显存利用…