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TaoHe何涛

关注 AI Infra 与推理系统。

Experience

  • Xiaomi– · Intern
    On-device Inference Infrastructure
  • Ant Group– · Intern
    LLM Inference Infrastructure
  • Infinigence AI–Present · Full-time
    LLM Inference Infrastructure
focus = ["Inference", "KV Cache", "Systems"]
何涛的头像:夕阳下的男生与猫

教育经历

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  1. 西北工业大学校徽

    Northwestern Polytechnical University

    西北工业大学 · 本科 · 电子信息工程

    Electronic Information Engineering

    –

  2. 武汉大学校徽

    Wuhan University

    武汉大学 · 硕士 · 计算机应用技术

    Computer Application Technology

    –

经历与项目

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研究笔记

infra-notes/

AI Infra Daily Notes

8 篇笔记

从问题出发,记录机制、依据与尚待验证的判断。把源码里的细节,连成可追溯的研究路径。

最近的研究笔记

RECENT WRITING
  1. 01
  2. 02
    等待队列里的热前缀:从 LRU 刷新到 Prefill 负载均衡

    缓存与调度 ·

    我近期想在生产场景里尝试 SGLang #41593 的等待队列前缀刷新,并继续看多个 Prefill 实例之间的 cache TPS 如何均衡。现在先把机制、指标口径和可证伪的验证方案写清楚:排队时命中的前缀,未必活到真正 admission;保住更多命中,也未必让集群负载更均衡。本文是 AI 辅助的研究记录,生产实验尚未开展。

    SGLangKV cachescheduler
  3. 03
    读懂 PCIe 与 RDMA 的网络基础

    网络通信与内存 ·

    800G 是网络段的能力,应用吞吐由整条数据路径和软件流程共同决定。本文沿一次假想的 8 MiB KV 搬运,分开解释网络、PCIe、内存访问和程序完成;先走通字节路径,再理解队列与发布语义,最后用拓扑、并发和计时口径分析性能。所有拓扑与数值算例均为教学假设。

    PCIeRDMAKV cache
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笔记含 AI 辅助整理,并区分来源结论、设计设想与已验证内容。

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