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
序列长度增加一倍，推理时间翻四倍？Transformer注意力复杂度的技术真相
把一篇2000字的文章喂给大模型，它能在毫秒级返回摘要。但当你把一篇20000字的长文档扔进去，等待第一个输出的时间可能从几百毫秒延长到几秒甚至更久。更诡异的是，生成后续内容的速度却没有明显下降。 ...
多查询注意力：为什么共享一个KV头能让大模型推理提速数倍
2019年11月，Noam Shazeer在arXiv上发表了一篇标题颇为大胆的论文——《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》。这篇仅6页的论文提出了一个看似简单的问题：Transformer解码时，我们真的需要那么多Key和Value头吗？ ...
自回归生成：为什么大模型必须逐词输出
当你向大语言模型提问时，可能注意过一个现象：模型的回答是逐字逐句流式出现的，而不是瞬间生成整段文本。这并非产品设计的"打字机效果"，而是大模型生成机制的本质特性。 ...
大模型推理为什么第一个 Token 总是很慢：从 Prefill 到 Decode 的完整技术解析
当你向一个大语言模型发送请求时，可能会注意到一个有趣的现象：第一个字蹦出来总是慢半拍，但随后的字却如流水般涌出。这种"先慢后快"的节奏并非偶然，而是大模型推理机制的根本特性。 ...
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。 ...
为何4位量化能让70B模型塞进单张显卡：从数值表示到异常值处理的技术全解
一个70B参数的大语言模型，如果以FP16格式存储，需要140GB显存。NVIDIA A100只有80GB，H200也才141GB——这意味着推理一个70B模型，要么用多卡分布式，要么接受频繁的CPU-GPU数据交换。但2022年底开始，一种技术让同样大小的模型可以塞进消费级显卡：4位量化。 ...