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@Tylertruthfx · 2026-10-12 03:15

作为一名 AI 基础设施工程师，你必须亲手做这些项目。 1）高吞吐推理引擎调优 做什么：部署 vLLM 或 SGLang，针对特定 GPU 架构调 chunked prefill、continuous batching 和 max-num-seqs。 为什么：默认配置会浪费 60% 的显存。把硬件榨干，这是基本功。 2）KV-Cache 前缀路由代理 做什么：写一个负载均衡器，对进来的 system prompt 做哈希，把请求路由到内存里持有那块 KV-cache 的特定副本上。 为什么：复用的上下文就是白送的速度。光这一项就能把首 token 延迟（TTFT）砍掉 80%。 3）自定义融合 Triton Kernel 做什么：用 Triton 写一个融合的 RMSNorm 或 RoPE kernel，然后拿它跟 PyTorch 原生实现做基准对比。 为什么：Python 开销和内存读取是推理杀手。融合 kernel 省下的毫秒，在规模化时会复利。 4）投机解码流水线 做什么：搭一套推理服务，让本地 2B 的「草稿」模型并行生成 token，70B 的「目标」模型在一次前向里验证它们。 为什么：零质量损失下 2 倍解码速度，这是推理领域最接近「免费午餐」的东西。 5）Prefill/Decode 分离集群 做什么：把 GPU 池拆开，计算密集的 prefill 和内存受限的 decode 路由到各自最优的硬件上。 为什么：这正是 2026 年前沿实验室用来最大化 MFU（模型算力利用率）的架构。

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