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llm-algo-leetcode 推理优化笔记

2026-08-19

llm-algo-leetcode 推理优化

llm-algo-leetcode

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大家好，我是芯缘，是 Datawhale 社区发起的 “llm-algo-leetcode 推理优化方向”组队学习活动的助教。本页汇总了我在该活动中的笔记。

2026年8月运营助教

2026年9月专业助教

2026年9月

任务	学习内容	学习笔记
Task 0：请求结构与指标	Part 02 · 04 Attention（MHA / GQA） 01 请求链路与指标	- KV Cache 与优化技术 - 推理优化 Benchmark - Roofline Model
Task 1：Prefill 与 Attention Kernel	Part 01 · 14 FlashAttention 显存模型 Part 02 · 20 FlashAttention 模拟 Part 01 · 03 GPU 架构与显存 02 Prefill 与 Attention Kernel Part 01 · 24 SRAM 优化	- GPU 架构与内存 - FlashAttention 1～4 全解汇总
Task 2：单请求 Decode 与生成策略	Part 01 · 11 KV Cache 增长 Part 02 · 21 解码策略 Part 02 · 23 投机解码 03 解码策略 Part 02 · 35 多 Token 解码 Part 02 · 68 投机解码基准	- KV Cache 与优化技术 - 从 Logits 到 Token：解码采样策略 - Speculative Decoding
Task 3：KV Cache 状态与生命周期	Part 02 · 22 vLLM PagedAttention Part 02 · 24 SGLang RadixAttention 03 解码策略 Part 02 · 34 Prefix Cache 与 Chunked Prefill Part 02 · 69 Prefix Cache Benchmark	- KV Cache 与推理服务内存管理
Task 4：多请求调度、异构 PD 与 Serving	Part 02 · 36 Decode 调度 Part 02 · 37 KV Cache 调度 Part 02 · 38 Prefill / Decode 分离 07 Serving 调度与 PD 分离 Part 02 · 39 推理分层与回退策略 Part 02 · 66 推理性能比较 Part 02 · 70 Serving 调度
Task 5：量化部署与成本	Part 01 · 21 量化理论与 INT4/INT8 Part 02 · 25 W8A16 Part 02 · 40 GPTQ / AWQ 05 量化推理与部署 Part 02 · 41 FP8 / KV Cache 量化 Part 02 · 66 推理性能比较 Part 02 · 67 量化推理与部署
Task 6：总结	推理优化 Task 0–5 学习路线回顾 Part 02 · 66 推理性能比较

2026年8月

任务	学习内容	学习笔记
Task 0：推理结构地基	Task 0: Attention MHA GQA	- 推理结构地基
Task 1：GPU 硬件与 KV Cache	Task 1-1: GPU Architecture and Memory Task 1-2: KV Cache and Memory Growth	- GPU 架构与内存 - KV Cache 与优化技术
Task 2：Attention 访存瓶颈与 FlashAttention	Task 2-1: FlashAttention Sim Task 2-2: FlashAttention Memory Model	- FlashAttention 1～4 全解汇总
Task 3：解码算法	Task 3-1: Decoding Strategies Task 3-2: Speculative Decoding Task 3-3: Multi-Token Decoding Task 3-4: Decode Scheduling	- 从 Logits 到 Token：解码采样策略 - Speculative Decoding - 调度策略
Task 4：KV Cache 与推理服务内存管理	Task 4-1: KV Cache and Memory Growth Task 4-2: vLLM PagedAttention Task 4-3: SGLang RadixAttention Task 4-4: Prefix Caching and Chunked Prefill Task 4-5: KV Cache Scheduling	- KV Cache 与推理服务内存管理 - 调度策略
Task 5：量化推理与部署	Task 5-1: Quantization Theory and INT4 INT8 Task 5-2: Quantization W8A16 Task 5-3: GPTQ and AWQ Weight Quantization Task 5-4: FP8 and KV Cache Quantization	- 模型量化策略
Task 6：综合项目	Task 6-1: Inference Performance Comparison Task 6-2: Quantized Inference and Deployment Task 6-3: Speculative Decoding Benchmark Task 6-4: Prefix Caching Benchmark	- 推理优化 Benchmark

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2026/8/30	- MLA - FlashAttention-4 - DeepSeek MoE - DFlash - DSpark - MTP

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llm-algo-leetcode 推理优化笔记

https://pinghaoyang.com.cn/articles/notes/posts/content/

作者

平昊阳

发布于

2026-08-19

许可协议

CC BY-NC-SA 4.0

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