Module 04: 大模型推理 Infra 与框架

涵盖 vLLM 架构、PagedAttention、KV Cache 量化、Chunked Prefill、PD 分离与推测解码等 33 道系统真题全解

高并发、极致低时延与大吞吐生产级 LLM 推理引擎源码拆解与显存管理体系

模块导读：本模块共精选 33 道 工业级高频考察真题。前 2 题为公开试读样题（包含完整真题描述与参考解答），第 3 题起后续 31 道大厂核心真题（题目描述 + 白板推导心法 + 手撕 Kernel 源码）均已全量密文封包加密保护。输入专属卡密即可一键解锁查阅全部内容。

Q1：在项目中用过哪些推理框架？llama.cpp 了解吗？详细说说它的特点。

Tip💡 核心参考解答（公开试读样题）

常用框架：vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, TGI。

llama.cpp 特点：主要用于 CPU 或低端设备上的本地推理。不依赖沉重的深度学习框架（如 PyTorch），用纯 C/C++ 编写，极致轻量；支持极高压缩比的量化（如 GGUF 格式的 4-bit 量化），让消费级硬件也能跑大模型。

Q2：vLLM 相比传统推理框架有什么优势？最近有什么新的比较好的特性？

Tip💡 核心参考解答（公开试读样题）

核心优势：引入了 PagedAttention，消除了显存碎片，大幅提升了并发吞吐量 (Batch Size)；支持 Continuous Batching。

新特性：Chunked Prefill、Prefix Caching、支持多模态推理、支持 Speculative Decoding (投机解码)、以及针对新硬件的内核优化 (如 Triton/FlashInfer 集成)。

<div class="vip-lock-badge">🔒 VIP 专享核心题库·进阶真题全量加密</div>
<h3 class="vip-module-lock-title">后续 31 道大厂核心真题与手撕源码已锁定</h3>
<p class="vip-module-lock-desc">
  为保护独家真实大厂面试真题知识产权，本模块自第 3 题起的<b>所有面试真题题目、追问细节、白板推导心法与生产级手撕 Kernel 实现均已 100% 深度密文封包</b>。
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<div class="vip-module-features">
  <div class="vip-feat-item">✓ 后续 31 道真题题目与解答 100% 密文保护</div>
  <div class="vip-feat-item">✓ 核心题目描述与大厂追问防泄露</div>
  <div class="vip-feat-item">✓ 生产级手撕 CUDA / Triton Kernel 源码</div>
  <div class="vip-feat-item">✓ 永久有效，全库通用，微店/闲鱼秒级发货</div>
</div>
<div class="vip-lock-actions">
  <button class="vip-btn vip-btn-primary vip-btn-lg" onclick="window.hpcVip.openModal()">🔑 输入密钥立即解锁后续全部 31 题</button>
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