大模型推理框架产业链解析

📚 共计 30 章节

大模型推理框架全景图

定义、核心价值、产业链上下游角色（芯片厂商、云厂商、框架开发者、应用开发者）

全景产业链

推理框架核心技术栈

模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、推理引擎、运行时优化

量化vLLMPagedAttention

硬件层：GPU与国产芯片

NVIDIA H100/B200、AMD MI300X、Intel Gaudi 3、昇腾910B、寒武纪思元590

GPU国产芯片

推理框架选型指南

vLLM vs TensorRT-LLM vs TGI vs llama.cpp 性能与生态对比

模型量化实战

FP16/INT8/INT4/NF4 精度选择、AWQ/GPTQ/GGUF 格式、量化部署

PagedAttention 原理与实现

显存管理、KV Cache 优化、vLLM 源码解读

Continuous Batching 技术

动态批处理、请求调度、吞吐量提升原理

批处理吞吐

推理服务化架构

API 设计（OpenAI兼容）、负载均衡、K8s+GPU Operator 扩缩容

多模态推理框架

LLaVA、Qwen-VL 推理优化、视觉语言模型部署

多模态视觉

边缘端推理

llama.cpp、MLC-LLM、Ollama 部署方案、手机端优化

推理框架性能评测

Latency、Throughput、TTFT、TPOT 指标、Benchmark 工具

评测Benchmark

分布式推理

Tensor Parallelism、Pipeline Parallelism、Expert Parallelism (MoE)

推理与训练框架衔接

HuggingFace Transformers 导出、ONNX/TensorRT 导出

推理框架安全

Prompt Injection 防护、输出过滤、速率限制、模型水印

推理框架成本分析

GPU 租赁成本、Token 成本、TCO 计算模型

推理框架开源生态

vLLM 社区、TensorRT-LLM 社区、HuggingFace TGI 社区治理

推理框架与 Agent 系统集成

Function Calling、Tool Use、ReAct 模式推理优化

AgentFunction Calling

推理框架日志与监控

OpenTelemetry 集成、Token 统计、错误率监控、告警

监控OpenTelemetry

推理框架缓存策略

KV Cache 复用、Prefix Caching、Semantic Caching (GPTCache)

推理框架与向量数据库集成

RAG 推理优化、Embedding 推理、混合检索

推理框架 Speculative Decoding

推测解码原理、Draft Model 训练、加速比分析

推测解码加速

推理框架 FlashAttention

FlashAttention-2/3 原理、H100 优化、框架集成

FlashAttentionH100

推理框架 MoE 推理

Expert 负载均衡、动态路由、DeepSpeed-MII 方案

推理框架长上下文推理

YaRN、NTK-aware、LongRoPE、上下文窗口管理

长上下文位置编码

推理框架与 GPU 虚拟化

MIG、vGPU、GPU Sharing 方案对比

推理框架冷启动优化

模型加载加速、权重缓存、预热策略

冷启动预热

推理框架多租户

租户隔离、QoS 保障、配额管理

推理框架与 LLMOps

模型版本管理、A/B 测试、灰度发布、回滚策略

推理框架未来趋势

非 Transformer 架构 (Mamba、RWKV)、光子计算、存算一体

综合实战：生产级推理服务

从零搭建 vLLM + K8s + Prometheus + Grafana

实战K8s监控