摘要： AI推理成本持续下降的关键在于系统级优化，而非单纯模型简化。核心突破包括：1）MoE架构实现稀疏计算，降低参数量；2）KV Cache减少重复计算；3）FlashAttention优化GPU内存访问；4）Continuous Batching提升GPU利用率；5）PagedAttention管理显存碎片；6）量化技术压缩模型体积；7）Speculative Decoding加速生成。这些技

摘要： AI推理成本持续下降的关键在于系统级优化，而非单纯模型简化。核心突破包括：1）MoE架构实现稀疏计算，降低参数量；2）KV Cache减少重复计算；3）FlashAttention优化GPU内存访问；4）Continuous Batching提升GPU利用率；5）PagedAttention管理显存碎片；6）量化技术压缩模型体积；7）Speculative Decoding加速生成。这些技

Agent Runtime 是负责管理 Agent 生命周期、状态、记忆、工具调度和资源控制的运行时系统。AI AgentLLMRuntime完整 Agent状态ContextMemoryToolSchedulerCheckpointRecoveryGovernance真正运行的是 Runtime。模型只是 Runtime 中的一个组件。AgentLLMPromptLLMRuntimeMemory

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摘要： Agent系统中KV Cache的指数级增长是导致GPU显存爆炸的核心原因。与普通ChatBot的线性KV Cache增长不同，Agent的多轮内部推理循环（如Tool Call、Memory Injection、Multi-Agent交互）会形成树状KV Cache结构，显存消耗随步骤、工具调用和记忆注入叠加而激增。解决方案包括分层管理KV Cache（热/温/冷缓存）、压缩记忆、限制推

《Transformer推理显存黑洞：KV Cache的技术内幕与优化全景》 摘要：KV Cache是Transformer推理过程中鲜为人知却至关重要的显存消耗源。作为自回归生成的历史状态存储器，它逐层缓存Key/Value张量，导致显存占用随token数和用户数线性增长（如70B模型单用户可达4-8GB）。本文揭示了KV Cache导致GPU低利用率的核心矛盾，剖析了vLLM的PagedAtt