推理模型推测解码完全指南：Thinking Budget 机制与 EAGLE-3 实战
推理模型推测解码完全指南：Thinking Budget 机制与 EAGLE-3 实战
随着 DeepSeek R1、Kimi K2 等具备强大推理能力的模型问世，传统的自回归解码方式已无法满足复杂推理任务的性能需求。这些推理模型在生成答案前会产生大量的”思考 token”（thinking tokens），形成复杂的推理链（Chain of Thought），使得传统的推测解码（Spec...
LangGraph + MCP 实战：构建生产级多 Agent 系统的完整指南
LangGraph + MCP 实战：构建生产级多 Agent 系统的完整指南
随着人工智能技术的飞速发展，单一的AI模型已经难以满足复杂的业务需求。2025年，多Agent系统成为AI应用架构的新范式，而LangGraph与Model Context Protocol（MCP）的结合更是为构建生产级多Agent系统提供了强有力的技术支撑。本文将深入探讨这一技术组合的核心原理、实战应用...
MoE 推理优化全景指南：从架构原理到 GPU 部署实践
深入理解 Mixture of Experts 的推理加速、负载均衡与分布式部署
当 LLaMA 3 70B 的密集模型还在为显存发愁时，DeepSeek-V3 已经以 671B 的总参数量、每 token 仅激活 37B 的稀疏架构，在 8×H800 上跑出了 50,000+ tokens/s 的吞吐。这背后的核心引擎就是 MoE（Mixture of Experts）。本文系统梳理 MoE 推理优化的全链路技术栈。
一、MoE 架构：为什么”稀疏”能打败...
FlashInfer 深度解析：从 JIT 编译到 AI 生成 Kernel 的 LLM 推理加速革命
FlashInfer 深度解析：从 JIT 编译到 AI 生成 Kernel 的 LLM 推理加速革命
随着大语言模型（LLM）在各行各业的广泛应用，推理性能优化已成为 AI 基础设施领域的核心挑战。根据最新的行业报告，全球 LLM 推理服务的市场规模预计将在 2026 年达到 500 亿美元，而推理成本占整个 AI 服务成本的 70% 以上。在这样的背景下，任何能够显著提升推理效率的技术...
SGLang 与 RadixAttention 详解——大模型推理服务的 KV Cache 复用革命
引言：当推理服务遇上共享前缀
在大模型推理服务的实际场景中，有一个长期被忽视却极具价值的优化机会——请求间的共享前缀。
想象以下场景：
Agent 系统：每个用户请求都附带相同的 System Prompt（可能数千 token），再加上多轮对话历史。
RAG 管道：相同的检索文档被用作不同问题的上下文。
Few-shot 推理：每次请求都包含相同的示例演示。
结构化...
推测解码（Speculative Decoding）原理与实战
从理论证明到 EAGLE-3、SSD，让 LLM 推理速度翻倍的系统指南
摘要：大语言模型的推理生成是一个典型的 memory-bound 过程——每次生成一个 token 都需要把整个模型权重从 HBM 中读取一遍，而计算量相对极少。推测解码（Speculative Decoding）通过”小模型先猜、大模型一次验证多个”的策略，在保证输出分布完全一致的前提下，将推理速度提升 2-6 倍。本文将从数学原理、技术演进、性能对比到实战代码，全面剖析这一 202...
2026 大模型推理引擎全景对比
SGLang vs vLLM vs TensorRT-LLM 架构解析与性能基准
摘要：随着大语言模型在生产环境中的大规模部署，推理引擎的选择直接决定了服务的性能、成本和用户体验。2026 年，SGLang、vLLM 和 TensorRT-LLM 构成了生产级 LLM 推理的三大主流方案。本文将从架构设计、核心优化技术、性能基准数据和适用场景四个维度进行全面对比，帮助你在实际项目中做出最优选择。
一、为什么推理引擎如此重要？
大语言模型进入生产环境后，单纯...
PagedAttention 与 vLLM 内存管理
大语言模型推理系统的内存革命
摘要：PagedAttention 是 vLLM 推理系统的核心技术，灵感来自操作系统的虚拟内存分页机制。它将连续的 KV 缓存分割成固定大小的非连续块，实现了近零浪费的内存利用率和 2-4 倍的吞吐量提升。本文深入解析 PagedAttention 的设计原理、实现细节及实际应用效果。
一、背景与动机
1.1 LLM 推理的内存挑战
大语言模型（LLM）的高吞吐量服务需要...
