Nhập từ khóa để tìm kiếm trong 371+ bài viết và chuyên đề…
Chuỗi bài phân tích toàn diện sự dịch chuyển cốt lõi của Software Engineer trong môi trường DeepSeek-R1, Claude 3.7 Sonnet, MCP 1.x và Agentic Workflow. Lộ trình chuyển đổi từ thợ gõ code sang kiến trúc sư hệ thống AI.
Phân tích chuyên sâu kiến trúc vLLM v1: Lõi C++ độc lập, ring buffer lock-free, PagedAttention v3, dynamic chunked prefill, phân tầng bộ nhớ đệm KV qua mạng RoCEv2 400Gbps và benchmark thực nghiệm trên cụm 8x GPU NVIDIA H100/H200.
Phân tích kiến trúc chuyên sâu về Phân Tách Prefill-Decode (PD Disaggregation) trong phục vụ LLM: Tách rời tài nguyên tính toán và băng thông bộ nhớ, truyền tải KV cache zero-copy qua mạng RoCEv2 400Gbps, kết hợp DeepSeek-V3 MLA và …
Phân tích kiến trúc chuyên sâu về SGLang EAGLE-2 Speculative Decoding: Nội suy đặc trưng đa tầng, cơ chế kiểm chứng Tree-Attention động, tăng tốc sinh token gấp 3.5 lần trên NVIDIA H100 và chuẩn hóa hạ tầng suy luận LLM.
Phân tích kiến trúc chuyên sâu về Multi-Head Latent Attention (MLA) trên DeepSeek-V3: nén không gian tiềm ẩn low-rank, giảm 75% dung lượng VRAM, phân tách RoPE và tối ưu suy luận phân tán.
Context-aware routing in vLLM with Multi-Head Latent Attention (MLA), compressing GPU VRAM by 75% and cutting TTFT latency by 65% for multi-turn AI agents.
Stateless Model Context Protocol (MCP 2.0), L7 routing with Kubernetes Gateway API, and SPIFFE/mTLS authentication for autonomous AI agent swarms.