推理实战

5 篇中文笔记 · 每篇约 6–8 分钟

大模型推理,快在哪里,慢在哪里

从 QKV 到显存带宽,再到推理芯片与 KV Cache。

模型的公式看懂了,为什么真跑起来还是慢?这个系列沿着数据走一遍:先看 Attention 怎么读信息,再算 GPU 搬参数的账,接着看两种推理芯片怎么换路走,最后回到每次 API 调用都碰得到的 KV Cache。可以从头读,也可以直接挑关心的一篇。

  1. Q、K、V 从何而来从老派机器翻译,走到 Attention 与 Transformer。Attention  ·  8 分钟
  2. GPU 很快,为什么还要等显存?算一遍 H100 的账,看懂 prefill、decode 和 batching。GPU · HBM  ·  8 分钟
  3. Cerebras把芯片做到晶圆那么大,解决什么,又要付出什么?Wafer-scale  ·  7 分钟
  4. GroqSRAM、静态调度,以及它为什么会和 GPU 搭在一起。Static scheduling  ·  6 分钟
  5. KV Cache:算过的,为什么还要再算?从一份越来越大的缓存,讲到 Agent 的上下文管理。KV Cache · Agent  ·  8 分钟