推理优化全景图
一句话总结
LLM推理优化是一个系统工程，涵盖模型压缩、计算优化、内存管理和服务架构等多个层面的技术栈。
核心概念
推理优化的四大方向：模型层面——量化(INT8/INT4)、剪枝、蒸馏减小模型体积；计算层面——FlashAttention、算子融合、投机解码加速计算；内存层面——KV Cache优化、PagedAttention、连续批处理减少显存浪费；架构层面——张量并行、流水线并行、分布式服务。关键指标：延迟(首token延迟TTFT + 每token延迟TBT)、吞吐量(tokens/s)、并发数。
为什么重要
LLM的推理成本远高于传统模型，优化直接影响产品体验和商业可行性。以GPT-4级模型为例，未优化部署成本可能是优化后的10-100倍。推理优化是LLM大规模落地的关键障碍。
实践要点
根据场景选择优化策略：实时对话重视延迟，批量处理重视吞吐量。通常先做量化(收益最大、成本最低)，再做KV Cache优化，最后考虑分布式方案。使用成熟框架(vLLM、TensorRT-LLM)避免重复造轮子。
常见误区
误区一：只要用最新的GPU就不需要优化——即使A100/H100，大模型不优化也会面临显存和延迟问题。误区二：所有优化技术可以无脑叠加——部分技术之间存在兼容性问题。