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.
learn.tanhdev.com sử dụng cookie để phân tích lưu lượng truy cập và nâng cao trải nghiệm đọc tài liệu kỹ thuật theo chuẩn Google Consent Mode v2. Bạn có thể chọn chấp nhận toàn bộ, từ chối các cookie không bắt buộc, hoặc tùy chỉnh chi tiết quyền đồng ý. Xem thêm tại Chính sách bảo mật.
Tùy chỉnh quyền riêng tư & Cookie
Cookie thiết yếu (Bắt buộc)
Duy trì hoạt động của trang web, lưu tùy chọn giao diện sáng/tối (pref-theme) và trạng thái chấp thuận cookie. Luôn kích hoạt.
Cookie phân tích & đo lường (analytics_storage)
Cho phép Google Analytics 4 thu thập số liệu truy cập ẩn danh nhằm đánh giá và cải tiến chất lượng nội dung kỹ thuật.
Cookie quảng cáo & cá nhân hóa (ad_storage, ad_user_data, ad_personalization)
Cho phép Google AdSense phân phối quảng cáo phù hợp, đo lường hiệu quả chuyển đổi và bảo vệ chống gian lận hiển thị.