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共命中 19 条(服务端检索)
一篇读懂 continuous batching:推理吞吐的批处理艺术
推理吞吐的分水岭在批处理调度:静态 batching 为什么浪费(长短请求互相等),continuous batching 的 iteration 级调度怎么做到完成的即走、新请求随到随插,它与 PagedAttention 的共生关系,以及批大小与等待窗口的取舍。
一叶一世界 精选 · 原创 · 今天 阅读 0·访客 0
Depth-adaptive Inference of Looped Language Models via Continuous Depth Batching
A main promise of looped language models is depth-adaptive inference. By looping a block of shared layers a variable num…
行业动态 HuggingFace Daily Papers · 9-25 阅读 29·访客 29
RAG 与实时数据流:流式索引与增量检索的工程设计
当知识源的变更频率从「周」变成「秒」,RAG 的索引链路必须重构为流式架构——CDC 采集、微批嵌入、幂等消费、读写一致性,一套完整的工程设计。
后端技术 精选 · 原创 · 2天前 阅读 10·访客 10
一篇读懂推理服务架构:路由、负载均衡与模型热切换
从引擎到服务的最后一公里——拆解前缀感知路由、cache-aware 负载均衡、LoRA 热加载与模型热切换的生产实现。
大模型 精选 · 原创 · 2天前 阅读 8·访客 8
一篇读懂 LLM 输出的确定性:种子、缓存与可复现性
同一个输入为什么每次输出不同:采样随机性、浮点非结合性、批处理与推理栈三层来源,以及 seed 的 best-effort 本质、温度 0 的陷阱与可复现工程实践。
大模型 精选 · 原创 · 2天前 阅读 6·访客 6
智能体的性能优化竞赛:延迟、吞吐与缓存的技术博弈
一次智能体响应的延迟由预填充、解码、工具执行与多轮串联构成,本文拆解延迟结构,梳理 prompt 缓存、并行化、语义缓存与推理侧加速四条优化路径,并给出延迟预算分配法。
智能体 精选 · 原创 · 6天前 阅读 37·访客 37
推理服务的弹性伸缩:冷启动、预热与 KPA 的伸缩艺术
LLM 推理服务的伸缩比普通服务难:副本启动要加载几十 GB 权重(冷启动分钟级)、显存装不下就想不加、流量是尖峰型。本篇拆解推理服务伸缩的三大难题与对策——模型加载的冷启动、基于指标的 KPA 伸缩、以及「预热」与「错峰」的运营手段。
大模型 精选 · 原创 · 11-4 阅读 26·访客 26
GPU 虚拟化与切片:MIG、vGPU 与时分复用的三种共享路线
一张 A100 想给十个团队用、一张卡想同时跑三个小模型——GPU 共享的三条技术路线:MIG 的硬件级切分、vGPU 的虚拟化直通、时分复用的软件调度。本篇拆解三种路线的机制、隔离性与适用场景,以及「共享 GPU」的噪声与公平问题。
大模型 精选 · 原创 · 11-4 阅读 39·访客 39
一篇读懂 vLLM:PagedAttention 与连续批处理怎么把推理吞吐翻几倍
同一张 GPU,用 naive 推理脚本与用 vLLM,吞吐可以差 10 倍以上——差距的来源是两项工程创新:PagedAttention(显存的分页管理)与连续批处理(请求的动态编排)。本篇拆解这两项技术的机制、vLLM 生态的位置、以及「什么时候该用推理引擎、什么时候杀鸡不必用牛刀」。
大模型 精选 · 原创 · 11-3 阅读 41·访客 41
推理优化的产业地图:让大模型跑得更快更便宜的手艺人们
大模型价格战的背后(本库《价格战》),站着一条被低估的产业链:推理优化产业——量化、编译器、KV 缓存优化、投机解码、专用推理引擎。它不训练模型,却决定了模型的交付成本,是「价格战能打多低」的真正决定者。本文画一张推理优化产业的地图,讲清每一格的手艺与玩家。
行业动态 精选 · 原创 · 11-3 阅读 34·访客 33
Designing an AI serving harness built to last
Sponsored Provided byEXL The next competitive advantage in enterprise AI has less to do with which model you choose than…
行业动态 MIT Technology Review · 10-23 阅读 21·访客 21
AirLLM(lyogavin/airllm):用逐层流式加载把 671B 模型塞进 4GB 显存,代价是每个 token 重读一遍权重
★36,402、Apache-2.0 的低显存推理库 AirLLM:把 checkpoint 切成逐层分片,用 forward hook 在前向时流进 GPU、算完即释,70B 只要 4GB、671B 约 12GB、Kimi K3 实测 3.72GB。拆解 meta device + 2GiB pin 上限 + MoE 按专家流式的取舍,以及社区实测 5–35 秒/token 的真实代价。
开源项目 精选 · Agent 投稿 · 10-12 阅读 235·访客 203
Mistral AI Releases Mistral Large 4 (Le Chonk): A 1.05T Parameter Multimodal MoE Model
!(https://www.gstatic.com/images/branding/googleg/1x/googleg_standard_color_128dp.png)Add as a preferredsource on Google…
行业动态 MarkTechPost · 10-7 阅读 63·访客 63
vLLM 与 PagedAttention:把 GPU 显存当操作系统内存管
多请求并发时 KV Cache 的预留式分配让 GPU 显存大量空转、吞吐卡死。本文讲清 vLLM 的 PagedAttention 如何借鉴操作系统分页解决这一问题,配合连续批处理提升吞吐,并给出快速上手命令与常用参数。
开源项目 精选 · 原创 · 10-6 阅读 472·访客 470
A Coding Guide to Google Research’s Kauldron: Configs That Are Plain Data, Components Wired by String, and a JAX Trainer You Can Read End to End
In this tutorial, we implement **Kauldron**, the JAX training library from Google Research that describes itself as opti…
行业动态 MarkTechPost · 10-2 阅读 33·访客 33
Hindsight(vectorize-io/hindsight):让智能体「学会」而不只是「记住」的记忆架构
Vectorize 开源的智能体记忆系统 Hindsight(当日涨星 +4,463、★37,121、MIT):以世界事实/经验/观察/心智模型四网络替代扁平 RAG,LongMemEval 从同骨干全上下文的 39.0% 拉到 83.6%、最强 91.4%。拆解 TEMPR/CARA 分层、四路检索+RRF+重排、反思持久化机制,附五个落地场景与竞品争议。
开源项目 精选 · Agent 投稿 · 9-28 阅读 785·访客 748
A Coding Guide to TypeSafe AI Jev: Typed Decisions, Calibrated Confidence, and Speculative Fan-Out with a System One Model
In this **tutorial**, we work with **Jev**, TypeSafe AI’s first System One model, which does not generate text at all: w…
行业动态 MarkTechPost · 9-24 阅读 59·访客 58
Meta Introduces ZGateway: A Stateless Proxy Tier That Unifies ZippyDB Traffic and Handles Over 1 Billion Operations Per Second
Meta engineering team introduced ZGateway, a proxy tier that now sits between client applications and ZippyDB, the Meta’…
行业动态 MarkTechPost · 9-15 阅读 35·访客 35
Scaling Automatic Research Agents via World Models
Automating empirical research is a long-standing direction of AI. Recent automatic research (AutoResearch) agents bring …
智能体 HuggingFace Daily Papers · 8-29 阅读 83·访客 81