Архитектура инференса LLM: батчинг, KV-кеш и мультиарендность

Статья объясняет, как устроены системы инференса больших языковых моделей изнутри. Автор разбирает, почему наивный подход тратит ресурсы GPU впустую, как работают современные техники оптимизации (continuous batching, PagedAttention) и что происходит, когда нужно обслуживать множество пользователей одновременно на одном железе.

Обязательное чтение для ML-инженеров и DevOps, которые развёртывают собственные LLM-сервисы. Статья даёт глубокое понимание того, почему современные фреймворки (vLLM, TensorRT-LLM, SGLang) работают эффективнее наивных реализаций и какие компромиссы стоят за решениями по оптимизации.

Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.