Wei(@wei_wang):在 LinkedIn 点赞了一篇 vLLM Semantic Router 的帖子，结果算法开始接二连三给我推荐 Model Router。我只能说继续学习，虽然感觉已经快看不懂了🫤 简单理解，vLLM 就像一家高并发餐厅：应用层是顾客，API Gateway 是服务员，Foundation Model 是厨师，GPU 是炉子，Semantic Router 负责判断每道菜应该交给哪个厨师。 Continuous Batching：把不断进来的多个请求动态拼在一起处理，尽量别让 GPU 闲着。 PagedAttention：把 KV Cache 分页管理。KV Cache 就是模型推理时用来“记住前面已经算过的信息”的缓存，这样请求可以随时加入和退出，也不会因为连续内存分配浪费大量显存。 Semantic Router：根据请求的内容、难度、成本和延迟要求，把任务分配给最合适的模型。以前是所有问题都找同一个大模型，现在是简单问题给便宜模型，复杂问题再找顶级模型。AI 基础设施已经开始进入精细化运营阶段了。

2026.07.28 02:57

在 LinkedIn 点赞了一篇 vLLM Semantic Router 的帖子，结果算法开始接二连三给我推荐 Model Router。我只能说继续学习，虽然感觉已经快看不懂了🫤 简单理解，vLLM 就像一家高并发餐厅：应用层是顾客，API Gateway 是服务员，Foundation Model 是厨师，GPU 是炉子，Semantic Router 负责判断每道菜应该交给哪个厨师。 Continuous Batching：把不断进来的多个请求动态拼在一起处理，尽量别让 GPU 闲着。 PagedAttention：把 KV Cache 分页管理。KV Cache 就是模型推理时用来“记住前面已经算过的信息”的缓存，这样请求可以随时加入和退出，也不会因为连续内存分配浪费大量显存。 Semantic Router：根据请求的内容、难度、成本和延迟要求，把任务分配给最合适的模型。以前是所有问题都找同一个大模型，现在是简单问题给便宜模型，复杂问题再找顶级模型。AI 基础设施已经开始进入精细化运营阶段了。

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