LLM 推理

通过自组织临界性 (SOC) 的物理学视角探索 AI 推理的本质，并学习如何利用高性能 API 发挥这些涌现能力。

Meta 正加速其自研芯片路线图，推出四款专为 Llama 推理和推荐算法设计的 MTIA 芯片，旨在降低对 NVIDIA 的依赖并显著提升能效比。

深入对比 2026 年三大主流 LLM 推理引擎：vLLM、SGLang 和 LMDeploy。分析其在 H100 显卡上的吞吐量、延迟及架构优势，助力企业选择最佳生产部署方案。

深入探讨如何通过 CUDA 流交织技术消除 LLM 推理中的主机-设备同步瓶颈，提升 PyTorch 解码器模型的生成效率。

深入探讨多查询注意力 (MQA) 如何通过在注意力头之间共享键和值，解决大语言模型中的 KV 缓存内存瓶颈问题。

深入探讨 OVHcloud 整合至 Hugging Face 推理提供商的技术细节，分析其在数据主权、性能基准测试以及企业级 LLM 部署策略方面的优势。