Modular发布了一份开源的LLM推理手册，系统梳理了从GPU架构到持续批处理、前缀缓存等核心优化技术。
它不只是静态文档，还内置了KV Cache内存计算器、Token流转可视化及量化影响模拟器等交互工具，旨在解决推理侧知识碎片化且门槛高的问题，帮助工程师在生产环境中实现模型的高效落地。
当大模型进入应用深水区，比拼的不再是模型规模，而是每单位算力的产出比。开发者在追求模型性能时，往往容易忽略推理侧的工程细节，比如Prefill-Decode分离或分块预填充对服务等级协议的影响。
这本手册的价值在于把黑盒化的推理过程透明化，它提醒我们：在算力受限的背景下，理解Transformer底层的数据流向和内存占用，比单纯堆硬件更能决定业务的生死。
