@pallavishekhar_: 学习LLM推理工程 - Prefill vs Decode - KV Cache - PagedAttention - Flash Attention - Continuous Batching…

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llm-inference kv-cache pagedattention flash-attention continuous-batching vllm sglang

摘要

LLM推理工程关键概念的教育概述，涵盖KV cache、PagedAttention、Flash Attention和连续批处理等技术，以优化推理性能。

学习LLM推理工程 - Prefill 与 Decode - KV Cache - PagedAttention - Flash Attention - Continuous Batching - Speculative Decoding - Token Streaming - Prompt Caching - Grouped Query Attention - Mixture of Experts - vLLM是如何工作的？ - SGLang是如何工作的？ - LLM Routing - GPU, TPU
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缓存时间: 2026/08/29 12:02

大语言模型推理工程详解

  • 预填充与解码阶段
  • KV缓存机制
  • 分页注意力机制
  • Flash注意力
  • 连续批处理
  • 推测解码
  • 令牌流式传输
  • 提示缓存
  • 分组查询注意力
  • 混合专家模型
  • vLLM工作原理
  • SGLang工作原理
  • 大语言模型路由策略
  • GPU与TPU

阿米特·谢卡尔 (@amitiitbhu): 大语言模型推理工程 - 问题与解决方案

问题：大语言模型推理速度缓慢 方案：KV缓存技术——避免重复计算历史令牌

问题：KV缓存占用海量显存 方案：分页注意力机制——高效管理KV内存

问题：GPU利用率不足 方案：连续

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