Attention–FFN 解耦:一层 Transformer 为什么要跨两类 GPU Pool
从 KV 状态、MoE Expert 权重到逐层 Activation 传输,理解 AF Disaggregation 的容量与通信边界
AI Infra · Systems · Performance
关注大模型推理、GPU 性能优化与云原生基础设施。这里沉淀原理推导,也记录真实工程里的取舍。
$ focus --on
LLM inference systems
GPU kernel optimization
Cloud native infrastructure
$ posts --count 83
Latest writing
从 KV 状态、MoE Expert 权重到逐层 Activation 传输,理解 AF Disaggregation 的容量与通信边界
从目标隐藏状态、并行块预测到前缀验证,理解扩散式推测解码的收益边界
从 JSON Schema、Regex 与 CFG 到 Token Mask,理解 Constrained Decoding 的正确性与性能边界
从板内互联、PCIe 层级到跨节点 RDMA,建立可验证的数据路径模型
从输入公平调度、动态 KV 准入到高水位保护,理解长尾请求的完整生命周期
从 Backward 依赖拆分、显存生命周期到优化器版本边界,理解接近零气泡的同步流水线
从 SLO 控制环、权重分发与编译缓存到 Worker Ready Gate,拆解分离式推理的容量生效时间
从低秩增量、异构批处理到 Adapter Cache,理解多租户推理的计算与隔离边界
从 Tensor 所有权和通信量出发,理解分布式训练中的数据重排
从 Policy Snapshot、Rollout 与 Reward,到 Advantage、参数更新和一致性边界