大模型推理

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告别 GPU 空转！token 级调度，Qwen/Llama 高并发推理引擎大模型推理正在从"云端独占"走向"端侧可用"。过去我们做推理优化，更多关注的是服务器上的吞吐和并发；现在越来越多场景要求在一块消费级 GPU、一台边缘设备，甚至本地开发机上跑通 LLM。

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不依赖 vLLM/llama.cpp：一套面向学习的 DeepSeek-R1 CUDA 推理实现如果你是一个对大模型推理底层原理感兴趣的后端工程师，大概率有过这样的困惑：用 vLLM 部署很快，用 llama.cpp 量化推理也很方便，但你对"每一个 token 到底在 GPU 上经历了什么"依然是一头雾水。框架帮你封装了太多东西——算子怎么调度、内存怎么管理、kernel 怎么 launch，这些全被藏在 C++ 模板和 CUDA 核函数里面，你只能看到输入输出，看不到中间过程。

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纯 C++ 手写 LLM 推理引擎：分页 KV 缓存、连续批、多卡张量并行全部内置如果你玩过 LLM 部署，大概率经历过这样的痛苦：用 Python 调 API 很快，但一到生产环境就要面对 PyTorch 动辄几个 G 的内存开销、GPU 利用率不到 30% 的尴尬，以及"换个模型就要重装一套依赖"的部署噩梦。

AI你一生一世

当推理遇上晶圆级引擎：拆解 GPT-5.6 Sol 超快推理背后的系统权衡我是AI时代的无业游民，我游荡在现实与意念之间大模型推理的瓶颈，早已不是"模型能不能跑起来"，而是"在真实负载下，延迟、吞吐与成本三者如何同时不被牺牲"。当业界主流大模型（如 GPT-5.5、Qwen3.6 Max、GLM 5.1、DeepSeek 4.0 Pro 这一代）的参数量与上下文长度持续攀升，一个反直觉的现象开始浮现：单卡算力年年翻倍，端到端响应时间却改善有限。问题不在 FLOPs，而在数据搬运、调度粒度与内存带宽的结构性错配。

DeepInfer 能否跑赢 vLLM？GPUStack 八卡 B200 实测结果来了高效推理技术的价值，需要通过实际部署才能进入业务。DeepSeek 开源 DeepInfer，为开发者提供了探索其推理技术的入口。对于希望在自有基础设施上运行模型的团队，接下来还需要解决一系列工程问题：如何提供 API、如何配置运行环境、如何管理 GPU，以及如何评估它在实际工作负载中的表现。

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不用 PyTorch！从零手写 C++ 深度学习框架，自动微分、CUDA、分布式一把搞定如果你经常接触深度学习，一定对 PyTorch 或 TensorFlow 的 API 很熟悉。tensor + tensor 就能做加法，.backward() 就能自动求梯度，nn.Module 就能搭网络——这些体验已经成了行业标配。但你是否想过，这些"魔法"背后到底发生了什么？

小易老师AI实战

大模型Token成本优化指南：彻底解决推理成本高、响应慢问题（企业落地完整版）摘要：企业落地大模型业务时，推理成本居高不下、接口响应延迟高、Token资源严重浪费是三大核心痛点。绝大多数AI项目存在30%-70%的无效Token消耗，未做任何精细化优化，导致业务盈利空间被压缩、用户体验变差。本文从企业真实落地场景出发，系统性总结Token浪费核心场景，详解分词优化、上下文裁剪、推理缓存、大小模型分流四大核心优化方案，附带可直接落地的工程策略、代码片段及优化前后量化数据对比，是一套通用、可复用、高收益的企业AI降本提速完整方案。

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榨干 RTX5090 算力！Qwen3 专用单卡推理引擎，手写C++/CUDA 算子实现 MTP 推测解码当下主流LLM推理引擎，例如vLLM、TensorRT-LLM，设计目标是通用性优先。一套代码要兼容几十款显卡、多种模型结构、多卡分布式、五花八门量化格式。为了适配各种场景，代码里大量if分支、抽象封装层、动态shape逻辑，会带来额外开销，很难把单卡硬件性能压榨到极限。

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不用 PyTorch！纯 C 实现 N 维张量 + 反向传播，完成手写数字识别训练深度学习框架的本质是什么？ PyTorch、TensorFlow这类框架底层核心就是张量存储 + 算子实现 + 自动微分引擎。很多同学学习深度学习，直接调用高层API，只懂调包，不明白反向传播、梯度怎么一步步算出来。

论文复现现场

RTX 3090 如何跑 13B 级大模型推理？4-bit AWQ、vLLM 部署与并发调优实战更新时间：2026 年 9 月 20 日适用环境：Linux、NVIDIA RTX 3090 24GB、Docker、CUDA 驱动

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零依赖纯手写：C++ 实现完整神经网络，张量反向传播全打通这是一套完全从零实现的基础神经网络库，全程采用纯C++编写，不依赖任何外部机器学习框架，完整覆盖多维张量运算、模块化网络层、前向传播、手动反向传播、损失函数计算全链路。

论文复现现场

Llama/Qwen 70B 部署需要几张 RTX 4090？2卡、4卡、8卡显存、量化与 vLLM 选型直接答案：70B/72B 模型用 2 张 RTX 4090 只能主打 4-bit、低并发推理；4 张是量化部署的均衡配置；8 张可以考虑 BF16 或双副本吞吐，但性能不会随卡数线性增长。

AppenTalk | 当AI推理不再只是模型的事：Dan Roth谈智能体的真正边界Oracle首席AI科学家Dan Roth的回答比大多数人想象的更严格。在近期与澳鹏的对谈中，Roth提出：许多AI领域最棘手的问题，已不再是模型层面的问题，而是系统层面的问题。一个LLM可以生成恰好得出正确答案的token序列，但这与“推理”的形式意义之间存在根本区别。

大模型无限循环输出、重复生成文本：参数层面规避幻觉输出实战摘要：面向大模型应用开发者的排障实战指南。全文以"现象 → 根因 → 参数 → 实战 → 方法论"为主线，系统讲解 12 个采样参数的作用机制、典型取值与风险，给出"复读机、无限死循环、幻觉编造"三大高频问题的可落地处方，并附 OpenAI、HuggingFace、vLLM 三套可直接复用的代码与 6 大平台的参数命名对照表。

2025-2026年AI部署与MLOps大厂面试高频问题本文基于八股精2025-2026 年约 355 条 AI部署与MLOps 方向的真实面试记录，梳理了字节跳动、腾讯、快手、百度、京东、Shopee 虾皮等公司在大模型部署与推理优化岗位的考察侧重，并附上各家的高频真题示例，供备战该方向的求职者参考。

AI Infra实战05：用Helm在K8s中部署vLLM,从安装到压测全流程本篇配套的全部脚本、YAML、Helm Chart、预检工具和 Terraform 配置已开源在 GitHub:https://github.com/Jich1123/gpu-k8s-lab 。clone 下来按 00-lab/execution-checklist.md 的顺序执行即可复现全部实验(仓库不含任何真实 IP、密钥或账号信息)。

智码看视界

AI 推理优化实践-TensorRT-LLM 部署：A100 上 Llama-3-70B 吞吐量提升 8 倍先看 HuggingFace transformers 默认推理路径的瓶颈：问题清单：TensorRT-LLM 就是为消灭这些瓶颈而生的。

【arXiv 2026】LoGos：把人类思考带回围棋——通用大模型的专业领域专家之路｜从围棋AI与LLM推理交叉视角本文解读 arXiv 2026 论文《Mixing Expert Knowledge: Bring Human Thoughts Back To the Game of Go》。该论文提出LoGos（Language-Oriented Go System），通过融合启发式规则合成专家数据、长 CoT 混合冷启动与GRPO 自探索强化学习，把通用大模型变成能在自然语言中分析局面、推理并落子的职业级围棋棋手，其特别之处在于全程不依赖稀缺的人类推理标注，仅用可规模化的结构化专家知识。实验表明 LoGos(32B

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大模型推理核心原理：KV Cache、Prefill、Decode、TTFT、vLLM、算子在大模型落地部署、推理优化中，KV Cache、Prefill/Decode、TTFT/TPOT、GPU算子、vLLM 是一套高度关联的核心体系。本文将系统性地讲解大模型自回归推理的核心原理、推理阶段特性、性能瓶颈与工程优化方案，梳理完整的底层落地逻辑。

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扔掉特征工程！我用三个LSTM“栈“写了一个依存句法分析器，句子结构一眼看穿做自然语言处理的人，迟早会遇到一个头疼的问题：怎么让机器理解句子的语法结构？比如这句话：“我喜欢自然语言处理。” 人一眼就能看出来——"喜欢"是核心动词，"我"是它的主语，"自然语言处理"是它的宾语。但机器呢？它看到的只是一串token ID，没有任何结构信息。