在大型语言模型推理优化领域，Prompt缓存技术正成为提升服务效率、降低计算成本的关键前沿技术。本文深入解析了Prompt缓存的核心工作原理，特别聚焦于vLLM框架中创新的Paged Attention机制及其实现的自动前缀缓存。...

大语言模型（LLM）作为基于Transformer架构的神经网络，通过并行分析完整序列并计算词语间的全局关联性，实现了自然语言处理的突破性进展。在推理过程中，模型首先将输入文本转化为数字化的词元嵌入向量，随后通过Tr...

Meta公司内部团队与vLLM、PyTorch展开深度技术合作，成功推出预填充/解码分离技术（prefill/decode disaggregation），这项突破性技术显著提升了大规模语言模型在生产环境中的推理性能。通过将推理过程分解为预填充...

近日，GitHub上开源项目oLLM引发开发者社区广泛关注。该项目是一个专为大上下文语言模型推理设计的轻量级Python库，其核心突破在于仅需8GB显存的消费级GPU即可运行Llama-3.1-8B-Instruct等模型处理长达10万token的上...

Google最新发布的Gemma 3n和MatFormer模型采用了创新的嵌套Transformer架构，通过Mix-n-Match技术实现弹性推理功能。该技术允许模型在运行时动态调整计算资源分配，显著提升推理效率并降低计算成本。本实践教程详细...

谷歌最新推出的Gemma 3N模型现可通过Dynamic GGUFs技术在本地环境中运行，技术社区已实现与llama.cpp、Ollama及Open WebUI生态的无缝集成。本文详解三种部署方案的技术要点：1）利用llama.cpp的量化推理优化实现低资...

一项创新的推理时间扩展方法通过结合o4-mini、Gemini-2.5-Pro和DeepSeek-R1三种AI模型，在ARC-AGI-2基准测试中实现了30%的性能提升，显著优于单个模型的表现。该技术采用动态选择机制，根据问题特性自动分配最适合的...

PyTorch与vLLM近日宣布深化技术整合，新增支持量化、注意力机制定制及异构硬件加速等关键功能。这一合作标志着两大开源框架在优化大语言模型（LLM）推理性能方面取得重要突破：量化技术可降低模型计算资源消耗达4-8...