想从大模型框架的使用者进阶为专家，必须掌握vLLM和SGLang的核心实现原理。
**底层语言揭秘：**
1. Python负责上层逻辑控制和API接口，是框架的“总指挥”。
2. C++/CUDA实现核心计算和自定义算子，是性能优化的“特种兵”。
3. 混合编程结合了开发效率和极致性能，是高性能计算的常见模式。
**学习路径：**
1. 理解LLM推理中KV Cache的内存痛点，这是优化的根源。
2. 深入学习PagedAttention（vLLM）和RadixAttention（SGLang）的核心思想。
3. 从Python调度器入手，逐步研究C++/CUDA的底层算子实现。
掌握这种软硬结合的架构，能让你对大模型推理优化有更深层次的理解。
#AI #大厂 #面试 #干货 #分享 #技术 #AI #大厂
**底层语言揭秘：**
1. Python负责上层逻辑控制和API接口，是框架的“总指挥”。
2. C++/CUDA实现核心计算和自定义算子，是性能优化的“特种兵”。
3. 混合编程结合了开发效率和极致性能，是高性能计算的常见模式。
**学习路径：**
1. 理解LLM推理中KV Cache的内存痛点，这是优化的根源。
2. 深入学习PagedAttention（vLLM）和RadixAttention（SGLang）的核心思想。
3. 从Python调度器入手，逐步研究C++/CUDA的底层算子实现。
掌握这种软硬结合的架构，能让你对大模型推理优化有更深层次的理解。
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