标签：GPU

共 4 篇文章

• LLM 分布式推理通信故障治理：用 NCCL RAS、Flight Recorder 与拓扑基线定位集体通信卡死

  分布式大模型推理发生 NCCL 集体通信卡死时，往往只剩模糊的超时日志。本文介绍如何用 RAS、Flight Recorder、拓扑基线和异常 Rank 定位，建立可观测、可回滚的通信上线门禁。

  2026/07/13 LLM Serving / NCCL / Distributed Inference / GPU / Reliability

• LLM LoRA Adapter 缓存生产实战：用热度分层、冷启动预算与驱逐策略稳住多租户微调服务

  在多租户微调服务中，LoRA Adapter 数量、版本与租户数持续增长，单纯全量预加载已不可行。本文从 Adapter Registry、热度分层、冷启动预算、驱逐策略到上线检查，系统讲解如何构建生产级 Adapter 缓存治理体系，帮助团队在共享基础模型池中稳定服务大量定制模型。

  2026/07/09 LLM Serving / LoRA / Adapter Cache / Multi Tenant / Model Serving / GPU / Fine Tuning / RAG / vLLM

• Multi-LoRA 生产实战：用适配器缓存与冷热分层稳定多租户推理

  从多租户推理场景出发，系统讲解 Multi-LoRA 服务中的适配器缓存、冷热分层、Rank 感知调度、驱逐策略和上线检查方法，帮助团队在 GPU 显存约束下稳定服务海量定制化 LoRA 适配器。

  2026/07/01 LLM Serving / LoRA / Inference / GPU / Multi Tenant / Adapter Cache / vLLM

• Continuous Batching 生产实战：用动态批处理提升 LLM Serving 吞吐

  本文系统讲解 Continuous Batching 如何通过迭代级调度提升 LLM 推理吞吐，覆盖静态批处理痛点、调度机制、KV Cache 约束、关键参数配置、监控指标与上线误区，适合推理服务优化与容量规划参考。

  2026/07/01 LLM Serving / Continuous Batching / Inference Optimization / GPU / vLLM