https://answer.freetools.me/tags/%E6%8E%A8%E7%90%86%E4%BC%98%E5%8C%96/ Recent content in 推理优化 on Answer Hugo -- 0.152.2 zh-cn Thu, 12 Mar 2026 22:19:43 +0800 https://answer.freetools.me/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%A1%86%E6%9E%B6%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8D%9A%E5%BC%88%E4%BB%8Evllm%E5%88%B0tensorrt-llm%E8%A7%A3%E6%9E%90%E4%B8%89%E5%A4%A7%E6%A1%86%E6%9E%B6%E7%9A%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%93%B2%E5%AD%A6%E4%B8%8E%E6%80%A7%E8%83%BD%E7%AA%81%E5%9B%B4/ Thu, 12 Mar 2026 22:19:43 +0800 https://answer.freetools.me/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%A1%86%E6%9E%B6%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8D%9A%E5%BC%88%E4%BB%8Evllm%E5%88%B0tensorrt-llm%E8%A7%A3%E6%9E%90%E4%B8%89%E5%A4%A7%E6%A1%86%E6%9E%B6%E7%9A%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%93%B2%E5%AD%A6%E4%B8%8E%E6%80%A7%E8%83%BD%E7%AA%81%E5%9B%B4/ 深度解析大模型推理框架的技术演进，从vLLM的PagedAttention到TensorRT-LLM的硬件极致优化，再到llama.cpp的跨平台哲学，揭示三大框架如何在内存管理、批处理策略、算子融合等维度进行技术博弈，以及如何根据业务场景做出正确选择。 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https://answer.freetools.me/%E5%A4%9A%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E5%85%B1%E4%BA%AB%E4%B8%80%E4%B8%AAkv%E5%A4%B4%E8%83%BD%E8%AE%A9%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%8F%90%E9%80%9F%E6%95%B0%E5%80%8D/ 深入解析多查询注意力(MQA)如何通过共享KV头解决Transformer推理的内存带宽瓶颈。从自回归解码的特点、KV缓存的内存困境、Roofline模型的性能分析，到MQA的核心思想、实际性能数据和质量权衡，系统阐述这项让大模型推理提速数倍的技术。 https://answer.freetools.me/%E8%87%AA%E5%9B%9E%E5%BD%92%E7%94%9F%E6%88%90%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BF%85%E9%A1%BB%E9%80%90%E8%AF%8D%E8%BE%93%E5%87%BA/ Wed, 11 Mar 2026 22:04:30 +0800 https://answer.freetools.me/%E8%87%AA%E5%9B%9E%E5%BD%92%E7%94%9F%E6%88%90%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BF%85%E9%A1%BB%E9%80%90%E8%AF%8D%E8%BE%93%E5%87%BA/ 深入解析大语言模型自回归生成机制的核心原理：从概率链式法则的数学基础到因果掩码的实现，从Prefill与Decode两阶段推理到KV Cache优化，揭示为什么模型生成文本必须一个词一个词地输出。涵盖解码策略（贪婪搜索、束搜索、Top-k/Top-p采样）、自回归生成的代价与加速技术，帮助读者理解大模型推理速度瓶颈的根本原因。 https://answer.freetools.me/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA-token-%E6%80%BB%E6%98%AF%E5%BE%88%E6%85%A2%E4%BB%8E-prefill-%E5%88%B0-decode-%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ Wed, 11 Mar 2026 12:42:37 +0800 https://answer.freetools.me/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA-token-%E6%80%BB%E6%98%AF%E5%BE%88%E6%85%A2%E4%BB%8E-prefill-%E5%88%B0-decode-%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/ 深入解析大模型推理中 Prefill 与 Decode 两个阶段的本质差异。从计算强度、内存带宽瓶颈到 KV Cache 机制，揭示为什么首 Token 延迟与后续 Token 生成速度存在巨大差异，以及连续批处理、Chunked Prefill 等优化技术的原理。 https://answer.freetools.me/prefix-caching-%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%A9%E9%87%8D%E5%A4%8D%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D%E5%9C%A8%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E4%B8%AD%E9%9B%B6%E6%88%90%E6%9C%AC%E9%80%9A%E8%BF%87/ Mon, 09 Mar 2026 07:03:42 +0800 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