AI原生架构与传统软件架构的核心区别是什么？

核心区别在于从代码驱动转向模型驱动，通过Prompt和上下文工程处理业务逻辑，而非硬编码。

如何优化大模型推理中的显存占用？

建议采用PagedAttention技术（如vLLM）对KV Cache进行分块管理，减少显存碎片并防止OOM。

它允许在批次中动态插入和移除请求，消除快等慢现象，从而显著提升GPU利用率。

技术分享

2026-01-26 10 阅读晴辰天下

核心观点 企业级AI原生架构应转向模型驱动，结合RAG、PagedAttention及连续批处理技术，构建高效、低成本且稳定的智能平台。