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PagedAttention

vLLM的KV缓存管理技术

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清华系团队给大模型织了一张“智能算力电网”

Shi Shi Tech builds an intelligent compute grid integrating heterogeneous domestic AI chips, achieving 40% lower token cost, 30–50% higher throughput, and 99.9% availability—enabling a paradigm shift from raw compute resources to standardized, scalable token production capacity.

入选理由:是石科技通过全域异构算力池+深度国产芯片适配(昇腾/昆仑芯等),使闲置国产卡转化为稳定Token产能

FeaturedArticle#LLM Inference#Domestic AI Chips#Compute Orchestration#Shi Shi Tech#Token Economics中文
EP223: Ollama vs vLLM vs SGLang

EP223: Ollama vs vLLM vs SGLang

ByteByteGo Newsletter1200 字 (约 5 分钟)
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Ollama、vLLM、SGLang三大模型引擎各具优势:Ollama适合本地开发,vLLM擅长高并发服务,SGLang优化多轮对话,Claude水印技术通过概率筛选实现内容溯源。

入选理由:Ollama适用于本地开发,采用FIFO队列和GGUF压缩模型

FeaturedArticle#模型推理#AI引擎#大模型#系统设计英文

跨材料问答 · PagedAttention

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