vLLM 深度解析:连续批处理与内存高效推理
大语言模型(LLM)推理服务的扩展性瓶颈,往往不在计算吞吐量,而在 GPU 显存。传统推理框架将 KV Cache 以连续张量形式预分配,造成大量内存浪费,导致 batch size 被严重限制。
tag
大语言模型(LLM)推理服务的扩展性瓶颈,往往不在计算吞吐量,而在 GPU 显存。传统推理框架将 KV Cache 以连续张量形式预分配,造成大量内存浪费,导致 batch size 被严重限制。
Shlink、YOURLS、Polr、Supabase+自研四种自托管短链方案横向对比,含Docker一键部署、数据迁移、成本分析。