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。 ...
VLLM
Temperature=0为什么不等于确定性输出：大模型推理非确定性的完整技术解析
一个被广泛接受的观点是：只要将大模型的Temperature参数设为0，就能获得确定性的输出。这个直觉看起来很合理——Temperature=0意味着贪婪采样，模型总是选择概率最高的那个token，没有随机性，结果应该可复现。 ...
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？ ...
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。 ...
一个请求先结束为何整批都要等从静态批处理到连续批处理的LLM推理革命
2023年，一个令人震惊的数据在AI基础设施领域引发了震动：现有的大模型推理系统正在浪费60-80%的GPU计算资源。这些昂贵的计算硬件并非因模型不够先进而闲置，而是被一种看不见的"幽灵"吞噬——批处理策略的低效。 ...
为什么PagedAttention能让大模型推理吞吐量提升数倍——从KV Cache内存碎片到分页管理的系统级优化
2023年，加州大学伯克利分校的研究团队发表了一篇论文，揭示了一个令人震惊的数据：现有的大模型推理系统正在浪费60-80%的GPU显存。这些昂贵的计算资源并非用于实际的模型计算，而是被一种看不见的"幽灵"吞噬——内存碎片。 ...
GPU显存为何总是不够用：从内存墙到KV Cache碎片化的技术突围
当你满怀信心地启动一个 70B 参数的大模型推理任务，看着进度条稳步前进，突然——屏幕一闪，一行冰冷的红字弹出：CUDA out of memory。你检查显存，明明还剩 20GB 空间，为什么还是 OOM？ ...