本文提出一套集成模型压缩、推理加速与服务封装的统一工具包，解决大语言模型落地中的碎片化难题。通过持久化批处理、分块KV缓存、动态拆分融合等技术，实现1.8倍吞吐提升；支持AWQ权重量化与在线KV缓存量化（4-bit），显存占用降低显著，性能提升2.4倍；部署轻量，多模型多机一键配置，兼容主流LLM及视觉语言模型，兼顾高效与易用。

本项目针对DeepSeek V4 Flash等大模型设计“窄而深”推理引擎，聚焦MoE稀疏激活与2-bit非对称量化，通过mmap零拷贝加载与SSD专家流式预取，实现284B模型在128GB内存Mac上运行。结合Metal/CUDA/ROCm多后端支持、投机解码（DSpark/MTP）及全链路优化，突破内存与算力瓶颈，提供高效、开箱即用的推理方案。

该项目为瑞芯微RK3588平台打造了首个完全开源、高性能的大模型推理引擎，基于Rust与自研RKNPU2算子库，突破厂商闭源SDK性能瓶颈。通过算子级优化、W4A8/W8A8量化、MoE专家流式加载、投机解码及连续批处理等前沿技术，在6TOPS算力下实现高效LLM推理，峰值内存仅3.9GiB。四层解耦架构清晰，支持OpenAI API与终端交互，显著提升边缘侧大模型部署的灵活性与性能，推动开源生态

本文提出一种面向大模型推理的KV Cache统一管理方案（UCM），解决推理引擎间缓存孤岛问题。通过在推理引擎与存储间引入可插拔的缓存管理层，实现跨实例、跨引擎的KV Cache复用，支持三级存储分级放置与智能迁移，并优化Prefill/Decode传输效率。该方案显著降低重复计算开销，提升多轮对话、Agent工作流及多模态应用的推理效率，具备良好的扩展性与工程落地能力。

本文剖析一款纯C++手写LLM推理引擎，突破Python生态的性能瓶颈。项目实现分页KV Cache、Flash Attention、连续批处理与张量并行等工业级优化，支持Llama 3.2、Qwen、Mistral等主流模型。通过BPE分词管道、零堆分配设计、CUDA Graph加速与OpenAI兼容接口，实现低延迟、高吞吐的高效推理，展现对算子、内存与通信的全链路可控能力。

本项目为面向昇腾310B NPU的纯C++多模态推理引擎，实现24层语言模型与SigLIP视觉塔的端到端推理，全链路运行于NPU，Python仅负责轻量预处理。通过定制Cube矩阵乘、分块语言头路径及向量化因果卷积步核，解码速度从2.88提升至5.90 token/s，性能翻倍；视觉塔精度误差<0.0098，与参考实现对齐。采用三层解耦架构，支持流式输出与前缀缓存，具备轻量化、低延迟、易集成等工程

本项目为面向昇腾310B NPU的纯C++多模态推理引擎，实现24层语言模型与SigLIP视觉塔的端到端推理，全链路运行于NPU，Python仅负责轻量预处理。通过定制Cube矩阵乘、分块语言头路径及向量化因果卷积步核，解码速度从2.88提升至5.90 token/s，性能翻倍；视觉塔精度误差<0.0098，与参考实现对齐。采用三层解耦架构，支持流式输出与前缀缓存，具备轻量化、低延迟、易集成等工程

这款工具的价值不在于它用了多么高深的技术，而在于它把**“交叉验证”**这个朴素的思想贯彻到了极致。当攻击者能够Hook系统调用、篡改内核数据结构时，单一的信息源已经不可信。只有通过多个独立渠道获取信息并对比差异，才能发现那些被精心隐藏的威胁。程序猿编码。

本文介绍了一种基于ftrace框架实现Linux内核函数拦截的实用方法，通过动态加载内核模块(LKM)挂钩sys_kill系统调用。当检测到信号59时，模块会将当前进程权限提升至root，而其他信号则正常处理。该方法采用ftrace原生框架，相比传统劫持方式更安全可靠，支持多版本内核，且卸载后无残留。文章详细解析了实现原理，包括ftrace通用挂钩库的设计、业务逻辑代码的编写，以及模块加载测试的全

本文解析了一个Linux内核级后门实现，通过劫持系统调用让普通程序获取root权限。核心原理是：1）内核模块劫持umask和execve系统调用；2）用户程序触发开关时，内核篡改进程凭证为root。技术要点包括：区分内核/用户空间、系统调用表操作、进程凭证修改和内核模块动态加载。后门分两步：用户程序触发umask激活开关，执行su时内核修改其权限为root。代码实现涉及系统调用表权限修改、伪造函数