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加速并测量 vLLM/SGLang 上的 LLM 推理性能：VRAM 和 KV 缓存预算、连续批处理、前缀/基数缓存、量化（FP8、AWQ、GPTQ、fp8 KV 缓存）及其对工具调用、推测解码的影响，以及 TTFT/TPOT/p95 延迟指标、基准测试方法（task bench、task vram、task metrics）。当被问及服务器为何变慢、如何提升吞吐量或并发能力、应选择哪种量化方式、如何确定 KV 缓存大小、调整 max-num-seqs、max-num-batched-tokens 或 max-model-len 参数，或如何运行和解读基准测试时，请参考本指南。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-12 17:40）：加速并测量 vLLM/SGLang 上的 LLM 推理性能：VRAM 和 KV 缓存预算、连续批处理、前缀/基数缓存、量化（FP8、AWQ、GPTQ、fp8 KV 缓存）及其对工具调用、推测解码的影响，以及 TTFT/TPOT/p95 延迟…
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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-12 17:40	18135bee	可取

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