vLLM now powers high‑throughput inference with its new PagedAttention engine, cutting latency and boosting GPU utilization. Continuous batching lets you serve OpenAI‑scale workloads in production without sacrificing cost. Dive into how this open‑source stack reshapes large‑model serving. #vLLM #PagedAttention #GPUInference #MLInference

🔗 https://aidailypost.com/news/vllm-boosts-production-inference-through-high-throughput

The Hidden Engineering Behind Fast AI: How LLM Inference Actually Works

https://techlife.blog/posts/llm-inference-optimization/

#LLM #Inference #PagedAttention #vLLM #FlashAttention #SpeculativeDecoding #MachineLearning #GPUOptimization #KVCache

[Перевод] Как работает кэширование промптов — PagedAttention и автоматическое кэширование префикса плюс практические советы

Prompt caching часто обсуждают как «бонусную опцию» в API-прайсе: мол, попал в кэш — дешевле и быстрее. В статье разбираем, что за этим стоит на самом деле: почему кэш — это не «память диалога», а переиспользование KV-тензоров на уровне одинаковых префиксов, как из этого вырастает PagedAttention/vLLM с блоками и хэш-цепочками, и какие мелкие, но фатальные детали (динамический системный промпт, недетерминированный JSON, перестановка tool defs) мгновенно превращают кэш в тыкву. Как это устроено

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/984434/

#prompt_caching #префилл #декодинг #инференс_LLM #vLLM #PagedAttention #prefix_caching #фрагментация_памяти #планировщик_инференса