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从 Self-Attention 到 Flash Attention

从 Self-Attention 到 Flash Attention,理解现代 LLM 的核心计算原理。本文正文为 markdown,关键机制配有可交互动画(点按钮逐步演示)。

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LLM 推理系统:SGLang 深度解析

一个 LLM 推理请求从用户输入到最终输出的完整链路:请求生命周期、Continuous Batching、KV Cache 管理、Scheduler 设计、Quantization、Speculative Decoding 等。本文正文为 markdown,关键机制配有可交互动画(点按钮演示)。

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DP Attention:让 KV Cache 不再复制

在 MoE 大模型推理中,传统的 TP + EP 方案会让每张卡都持有一份完整的 KV Cache,造成严重的显存冗余。DP Attention 通过让每张卡只负责自己的 request,彻底消除这种冗余。本文对比两种方案(4 GPU、8 Experts 示例),配有可交互动画。

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