在生成式AI军备竞赛进入白热化的今天，推理成本已成为决定技术生死的胜负手。行业数据显示，支撑千万级用户访问的千亿参数大模型，单日推理成本可达百万量级。在这场没有硝烟的成本攻坚战中，从开源的vLLM到国产的DeepSeek-V2，技术团队通过架构层面的创新实现了成本数量级的突破。本文将深入剖析影响推理
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大模型推理速度提升10倍！FlashAttention与vLLM核心技术解密
在人工智能技术飞速发展的当下，大型语言模型的推理效率已成为制约应用落地的关键瓶颈。本文将从算法创新和系统工程两个维度，深度剖析当前最前沿的推理加速技术，揭示从FlashAttention到vLLM的技术演进路径，并提供经过工业验证的完整优化方案。 一、注意力机制的计算困境与突破 ...
大模型推理加速革命：从FlashAttention到vLLM的底层优化突破
在大型语言模型应用爆炸式增长的今天，推理效率已成为制约技术落地的关键瓶颈。传统优化手段在应对千亿参数规模的模型时，显存占用高、计算冗余多、吞吐量低等问题愈发凸显。本文将深入剖析两种突破性优化方案——FlashAttention算法创新与vLLM系统架构设计，揭示其底层实现原理及协同优化策略。一、注意
揭秘vLLM推理优化核心：吞吐量提升10倍的关键技术解析
在大型语言模型部署实践中，推理效率始终是制约实际应用的核心瓶颈。传统推理框架在处理长序列请求时普遍面临显存碎片化、计算资源利用率低等问题，导致GPU显存浪费率高达60%以上。近期开源的vLLM框架通过创新性内存管理机制，在同等硬件条件下实现了吞吐量10倍提升，本文将深入解析其关键技术原理及工程实现方
突破性能瓶颈：DeepSeek-V2与DeepSeek LLM的优化策略揭秘
在人工智能领域，模型的性能优化一直是技术演进的核心驱动力。DeepSeek-V2与DeepSeek...
DeepSeek-V2与DeepSeek LLM：揭秘下一代AI技术的核心优势
在人工智能领域，技术的迭代速度日新月异，而DeepSeek-V2与DeepSeek LLM作为新一代AI技术的代表，凭借其独特的技术优势，正在重新定义行业标准。本文将深入探讨这两项技术的核心优势，分析其在实际应用中的解决方案，并展望其未来发展方向。一、DeepSeek-V2的技术优势与解决方案 ...
突破大模型推理瓶颈：解码vLLM与TGI的核心技术战争
在生成式AI应用爆发式增长的背景下，大型语言模型的推理效率已成为制约落地的关键瓶颈。本文通过深度解析两大主流推理框架vLLM和TGI的技术实现路径，揭示其在显存管理、批处理机制、调度算法等核心层面的创新突破，为不同场景下的框架选型提供系统性解决方案。 一、显存管理机制的技术分野 ...