NVIDIA公布HSTU推荐部署流程，采用PyTorch AOTI编译、FlexKV缓存与Dynamo-Triton服务，八层模型满命中时延迟最高改善5.93倍，但收益取决于用户历史前缀复用率，50%命中时加速不足2倍。建议先验证输出一致性，再测试各命中率下的延迟、缓存失效与显存淘汰，并将推荐质量纳入验收，按每千次请求节省的GPU毫秒决策。

本文介绍vLLM推理优化：通过连续批处理让GPU持续忙碌，用PagedAttention分页管理KV缓存减少碎片，并利用前缀缓存跳过重复计算。还介绍GuideLLM测性能、lm_eval测质量，以权衡成本、准确率与性能。

本文总结Kimi K3模型结构对训练与推理系统的影响。KDA采用三种执行形态（FlashKDA、设备内上下文并行、状态回滚）处理固定大小状态；上下文并行通过可结合前缀扫描分解，避免直接加和；Block AttnRes优化内存通信；Stable LatentMoE融合GEMM与token中心解码；混合架构前缀缓存解耦粒度，支持512-token边界复用；视觉编码器动态并行并填充流水线气泡。核心是将固定权重累加转为数据相关选择。

本文介绍了大语言模型中的推理缓存技术，强调其基本概念和重要性。推理缓存通过存储计算结果，减少重复计算，从而降低成本和延迟。主要有三种缓存类型：键值缓存（KV缓存）、前缀缓存和语义缓存。合理选择和组合这些缓存策略，可以显著提升生产系统的效率。

本教程介绍用 Qdrant 构建语义化“边输入边搜索”服务，包含三项优化：前缀缓存预计算短前缀向量，使短查询无需嵌入模型；批量查询按标题文本、正文文本、标题语义、任意语义排序；缓存与嵌入路径并发执行，缓存未命中也不增加往返。示例使用 Python、FastEmbed 和 MiniLM 模型，涵盖建集合、索引、缓存、查询与性能说明。