漫步远方，心荡神往

深度剖析快手万擎大模型推理引擎 kLLM 核心优化体系，包含个人实战点评：解读 MLA+DP Attention/MoE EP 混合并行、Ring Attention 分块流水、DSpark 投机解码、三级 KV Cache 增量前缀树与 SLO 驱动的大 PD 弹性分层架构，提炼大模型规模化落地的系统工程方法论。

系统拆解大模型推理首字延迟（TTFT）的优化全景：从 PD 分离、Chunked Prefill、Continuous Batching 等架构调度手段，到 Prefix Cache、PagedAttention 缓存复用，再到通信计算 Overlap、并行策略与算子加速，提炼降低 TTFT 的完整工程方法论。

深入解析 AI-Infra 基础设施平台架构：从 GPU 异构算力管理、高性能网络存储，到训练框架与 vLLM/SGLang 推理引擎集成，系统探讨支撑大模型训推工程落地与持续演进的系统工程实践。