模型加速

Gemma-4-31B推理加速：量化、框架与加速技术实战Gemma-4-31B是Google发布的开源旗舰模型，307亿参数在多项基准测试中超越参数量远超自身的闭源模型。但62GB的显存需求让大多数消费级显卡望而却步。本文聚焦31B模型的推理加速，从量化压缩、框架选型、MTP推测解码、DFlash块扩散加速四个维度给出实战方案。

MTP在vLLM与llama.cpp上的性能对比：Qwen3.6与Gemma4实测MTP（Multi-Token Prediction，多Token预测）是一项新兴的大模型推理优化技术。本文基于完整测试数据，对比vLLM和llama.cpp在MTP模式下的性能表现，并提供可操作的部署指南。

Windows、虚拟机、开发板组网通信原理及调试通联步骤本文基于双网口Windows主机 + Ubuntu虚拟机 + 开发板的算法调试场景，系统梳理三设备内网通信的底层逻辑，并提供从零开始的全互通实操步骤，帮助开发者快速解决板卡调试中的网络基础问题。

深度学习量化技术全景解析：从校准算法到量化算子的完整指南本文系统梳理神经网络量化中的核心概念，并通过一个完整的数值示例，展示从 FP32 到 INT8 的完整转换过程。

算子融合：从硬件本质到性能飞跃的深度学习优化艺术在深度学习模型部署中，我们经常遇到这样的困境：同样的模型，同样的硬件，为什么推理速度却有天壤之别？一个在GPU上需要20ms的模型，经过优化后可能只需要5ms。这背后的关键优化技术之一就是算子融合。

模型剪枝完全指南：从理论到实践，打造高效深度学习模型模型剪枝作为模型压缩的核心技术之一，能够在不显著损失精度的前提下大幅减少模型大小和计算量。本文将从方法论、数学原理、实现细节到实践策略，全面解析模型剪枝技术，帮助读者深入理解并掌握这一关键技术。

模型推理加速技术全景解析：从基础优化到前沿创新在2024-2025年间，大模型推理加速技术取得了显著突破，从传统的模型压缩到前沿的分页内存管理，再到革命性的投机解码，这些技术共同推动了大模型推理速度的质的飞跃。本报告将深入浅出地解析这些主流加速手段，结合一年内发布的代表性模型和框架，揭示它们如何在实际应用中实现推理加速，并提供相应的代码示例。

CacheBlend：结合缓存知识融合的快速RAG大语言模型推理服务温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" CacheBlend：结合缓存知识融合的快速RAG大语言模型推理服务

Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率

CacheGen：用于快速大语言模型推理服务的 KV 缓存压缩与流式传输温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" CacheGen：用于快速大语言模型推理服务的 KV 缓存压缩与流式传输

BitDistiller：通过自蒸馏释放 Sub-4-Bit 大语言模型的潜力温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" BitDistiller：通过自蒸馏释放 Sub-4-Bit 大语言模型的潜力

DeepSpeed-FastGen：通过 MII 和 DeepSpeed-Inference 实现大语言模型的高吞吐文本生成温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" DeepSpeed-FastGen：通过 MII 和 DeepSpeed-Inference 实现大语言模型的高吞吐文本生成

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