给系统工程师的 LLM 推理基础设施指南
指南2026年3月13日2 分钟阅读
这篇文章从系统设计的角度，拆解了 LLM 推理的基础知识和当前主流的服务运行时生态。它面向的是想了解大规模 LLM 服务背后系统、但缺乏机器学习背景的基础设施开发者。
LLM 推理基础设施
这是一篇从系统设计角度出发，关于 LLM 推理基础知识和当前服务运行时生态的观点性讨论。它最初是 IOP Systems 的内部文档，经过一番温和的劝说，现在公开发布，希望能对大家有所帮助。（感谢 Yao 的推动！）
目标读者是那些想了解 LLM 推理和大规模服务请求背后系统、但几乎没有机器学习知识的系统和基础设施开发者。文章主要关注这些系统的性能方面，特别是围绕扩展服务、降低延迟或提升效率和硬件利用率的技术。
本文并不追求全面或完整，更倾向于建立广泛的直觉而非数学上的严谨。不过，最好把它看作一份活文档，欢迎通过 这里 提交修正或贡献来改进清晰度或范围。
本文编译自 LLM inference infrastructure for a systems audience，版权归原作者所有。
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