@antiAIvo: 我已经学习了Transformer架构的基础知识、推理和训练流程。接下来，我将开始新一轮的深入探讨…

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摘要

作者介绍了一门关于大模型推理优化的学习路径，涵盖KV缓存、连续批处理、分页注意力机制等核心议题，并对vLLM与SGLang展开对比分析，突出了该领域在AI部署中的前沿技术地位。

我已学完Transformer架构、推理和训练的基础知识。 接下来将开启新的学习专题：“大模型推理优化” 本专题是一个完整的因果链条，共分6个部分： 1. KV缓存（第1部分）：减少重复计算 2. KV缓存（第2部分）：内存成本分析 3. 连续批处理：无浪费的调度策略 4. PagedAttention：vLLM的内存管理机制 5. RadixAttention：SGLang的前缀复用方案 6. vLLM vs SGLang：双路径技术对比与总结 为何选择此专题？ 因为这是多个AI技术分析推荐的交集 这是一个因果链条： → 减少重复计算 → 从而面临内存成本问题 → 内存压力催生调度优化需求 → 调度优化后仍需解决内存分配问题 → 内存分配完成后，需处理多请求间的重复前缀 → 最终通过实践对比两条技术路径 这也是当前大模型工程部署中最前沿、应用最活跃的技术层级——并非停留在理论层面 由于我在这方面的知识储备有限 目前尚未建立全局视角 因此暂定此专题框架 随着学习深入，后续内容将逐步明晰 当然，也会根据学习进度动态调整
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缓存时间: 2026/09/26 23:05

我已经介绍了Transformer架构、推理和训练流程的基础知识。
接下来，我将开启新的学习赛道：“大模型推理优化”
这个赛道是一条完整的因果链条，共分六个部分：

  1. KV Cache（第一部分）：节省重复计算
  2. KV Cache（第二部分）：内存消耗
  3. 迭批处理：无浪费的调度策略
  4. 分页注意力：vLLM如何管理内存
  5. 基数注意力：SGLang如何复用前缀
  6. vLLM vs SGLang：技术路径对比总结

为什么选择这个赛道？
因为这是多个AI分析建议的交集
这是一条因果链条：
→ 节省重复计算
→ 意味着要面对内存消耗问题
→ 内存压力催生调度优化
→ 调度之后还需要解决内存分配问题
→ 分配完成后，需要处理多个请求间的重复前缀问题
→ 最后通过实践对比两种技术路径

这也是当前大模型工程部署领域最前沿、应用最活跃的技术层面之一——不仅是纸面概念

由于我在这个领域的知识尚不完善
目前还没有全局视角
因此先设定这个学习赛道
随着逐步学习，前方景象应该会逐渐清晰
当然，途中也会根据学习进展进行调整

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