大模型推理框架的技术博弈：从vLLM到TensorRT-LLM，解析三大框架的设计哲学与性能突围
引言：为什么大模型推理需要专门的框架 当你向ChatGPT提问时，背后的推理系统每秒需要处理数百万次的矩阵乘法运算。与传统的神经网络推理不同，大语言模型的推理具有独特的性能特征：自回归生成导致每个请求的输出长度不可预测，KV缓存的动态增长使得内存管理成为核心挑战，而预填充与解码两个阶段截然不同的计算模式，更是要求系统设计者在延迟和吞吐量之间进行精细权衡。 ...
推理优化
为何大模型总忽略中间内容：从Lost in the Middle到注意力盆地的技术解密
一个检索增强生成(RAG)系统为回答用户问题，从知识库中检索了10篇相关文档。其中第6篇文档包含了正确答案的关键信息。然而，模型最终输出的答案却是错的——它"看到"了放在第1篇和第10篇的干扰信息，却完全忽略了中间那篇真正有用的文档。 ...
Prefix Caching 如何让重复提示词在大模型推理中"零成本"通过
一个客服机器人在处理多轮对话时，每次都需要重新"阅读"完整的对话历史。当对话进行到第 10 轮，模型需要处理的上下文已经膨胀到数千 token——这意味着每一轮对话都要重复计算这些相同的文本。在大规模生产环境中，这种冗余计算吞噬着昂贵的 GPU 资源，导致响应延迟累积攀升。 ...