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Kthena + vLLM-Ascend：云原生大模型推理的编排与调度实践
在KCD Beijing + vLLM 2026上，华为云架构师 Dan 与vLLM-Ascend Contributor Weijun 分享了《云原生架构下分布式大模型推理的编排与调度实践:从PD分离到拓扑感知的全链路优化》。
AReaL v1.0落地昇腾：快速接入OpenClaw类Agent RL后训练
来源：市场资讯（来源：华为计算）近期，开源强化学习框架AReaL正式发布v1.0版本，构建起完备的Agentic RL训练底座。
vLLM AFD Plugin发布：昇腾携手vLLM社区，为MoE推理拆分Attention与FFN，实现灵活部署
来源：市场资讯（来源：华为计算）vLLM AFD Plugin是由InferMatrix项目和昇腾推理技术项目团队主导孵化的一个实验性外部插件，把Attention-FFN分离（AFD）带入MoE推理——将Attention与FFN拆成两个独立部署的服务，让二者按各自的负载特性独
华为官宣昇腾0day支持Kimi K3的训练适配及推理部署
IT之家 7 月 28 日消息，2026 年 7 月 27 日，月之暗面正式开源 Kimi K3。该模型总参数量达 2.8 万亿，是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
卡加了，吞吐为何没跟上？大模型推理中的等待，有了新解法
沿着这个目标，团队进一步分析负载随时间的变化并把预测重点放在近期哪些请求会结束上，形成短期预测与路由策略，并在真实系统中验证了收益。
重读 vLLM 源码，我搞懂了它为何比 HuggingFace 快 24 倍
大模型推理的瓶颈根本不在算力，而在显存。vLLM 靠着把 KV Cache 切碎、按需分配，硬生生把 HuggingFace 的吞吐量拉高了一个数量级。今天咱们就来扒一扒，这个当下最主流的开源推理引擎，在底层到底动了什么手脚。
昇腾FlatQuant、MXFP重构大模型量化新范式
从早期的几十亿参数到如今的千亿、万亿级别，大模型的推理部署面临着前所未有的挑战:显存占用居高不下、推理延迟难以优化、部署成本持续攀升。