1. 生产环境推理的成本瓶颈与SGLang架构

在大规模部署大语言模型（LLM）时，生产环境的运行成本极高。主要开销源于冗余计算：每次新请求都会迫使模型从头重新处理相同的系统提示词与共享上下文。SGLang作为开源推理框架，通过计算缓存与跨请求复用机制彻底消除这一浪费，显著提升推理效率。

2. 推理机制解析与KV缓存底层实现

课程首先构建完整的LLM推理心智模型，解析从输入Token到逐Token生成的完整链路，并明确显存瓶颈的核心成因。学员将动手从零实现注意力机制，并构建KV缓存（Key-Value Cache）。该机制用于存储和复用单次请求内的中间注意力张量，直接削减请求内部的重复计算开销。

3. 跨请求缓存优化与RadixAttention设计

在单请求优化基础上，课程深入SGLang的核心创新——RadixAttention。该技术利用基数树（Radix Tree）算法精准识别不同用户请求间的公共前缀，实现KV缓存的跨请求共享。通过跳过已缓存前缀的重复处理，系统能够大幅降低多用户并发场景下的计算负载与内存占用。

4. 多模态加速与规模化部署实践

优化策略不仅限于文本生成。课程将SGLang的缓存架构延伸至扩散模型（Diffusion Models），实现图像生成任务的加速，并探索多GPU并行计算以进一步突破算力边界。结合对推理领域前沿技术的梳理，学员将获得可直接应用于生产环境的规模化优化方案，掌握构建下一代高效AI系统的核心工具。