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。 ...
KV Cache
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。 ...
大模型的上下文窗口：从Token限制到有效上下文管理的完整解析
大模型的上下文窗口：从Token限制到有效上下文管理的完整解析 当你向一个语言模型发送请求时，你有没有想过：为什么有些模型只能处理几千字，而有些却能吞下整本书？为什么即便模型声称支持128K上下文，你的长文档问答效果却时好时坏？为什么同样的提示词放在文档开头和中间，模型的回答准确率会相差几十个百分点？ ...
从输入文本到输出：大模型推理的完整流程解析
当你向一个大语言模型输入"今天天气怎么样"，它在毫秒级别内就能返回一段流畅的回答。这个过程看似简单，背后却隐藏着一套精密的计算流程。输入的文本经历了分词、嵌入、多层Transformer处理、概率计算、采样选择等多个阶段，最终才能生成你所看到的每一个字符。 ...
KV Cache：为什么这个"缓存"决定了大模型推理的速度和成本
你有没有想过，为什么大模型生成第一个字需要几秒钟，但后续的字却快得多？为什么同样的模型，处理1000字的上下文比处理100字消耗更多显存？为什么有些70B参数的模型反而比7B模型的KV缓存更小？ ...
Attention Mask：Transformer如何通过一个矩阵控制信息流向
在Transformer架构中，注意力机制让每个token都能"看见"序列中的所有其他token。但有时候，我们恰恰需要某些token"看不见"其他token——这正是Attention Mask存在的意义。这个看似简单的矩阵，承担着因果性保证、填充处理、计算优化等多重职责，是理解Transformer工作方式的关键入口。 ...
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。 ...