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本文深入探讨了线性注意力机制的演进，从普通线性注意力到KDA，分析了其在AIInfra领域的应用和影响，并讨论了RNN范式的局限和时序/因果并行的问题。

本文解析SGLang调度器核心决策逻辑，包括Token预算的三个维度(rem_total_tokens、rem_chunk_tokens、rem_input_tokens)、PrefillAdder的请求准入控制与AddReqResult枚举、ChunkedPrefill将长prompt切块以降低短请求TTFT的机制、extend\\_range精确控制计算范围、Decode阶段批量打包、请求结束与KVCache释放，以及fcfs/lpm/dfs-weight等调度策略的适用场景。

本文拆解deepseek开源的两个项目：deepinfer作为模型推理运行时，支持deepseek-v4.1-flash，涵盖调度、kv缓存、抢占及zos、mtp/dflash、eplb、yoco/swa等优化机制；deepseek-recipe作为协议适配组件，负责API请求转换、提示词适配与结果解析，不执行模型计算。文档详细分析执行链路与代码实现，适合离线推理与运行时研究。

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