推理优化

从 Static Batching 的"等最慢的人"到 Continuous Batching 的"随时进出"——用广告请求批处理的动态调度类比，彻底搞懂。

为什么 KV Cache 是大模型推理的头号内存杀手？PagedAttention 如何用 OS 的分页思想解决——用广告正排索引的分层加载类比，彻底搞懂。

Prefill 和 Decode 为什么要分开部署？从计算特征到工程实践——用广告检索的召回/排序分离类比，一步拆透。

算子、计算图、显存层次、流水线——如果你懂广告检索漏斗，AI芯片的底层逻辑比你想象中好懂十倍。