大模型推理优化

大模型推理性能决定线上服务的延迟与吞吐，也直接决定算力成本。把参数量几十亿的LLM部署到线上，真正的瓶颈往往不在模型本身，而在显存带宽、显存容量和调度方式。本文围绕量化、KV Ca…

大模型推理的显存瓶颈与KV Cache量化方案 大模型推理过程中，KV Cache（键值缓存）是显存占用的主要来源之一。以Llama 3 70B为例，在4096上下文长度下，KV …

大模型MoE（Mixture of Experts）混合专家架构通过将参数拆分为多个专家子网络，在推理时仅激活部分专家，实现了模型容量与计算效率的平衡。DeepSeek-V3、Mi…

大模型推理中，标准注意力机制的O(N²)复杂度导致GPU显存瓶颈突出。Flash Attention-2通过分块计算与重计算策略，在保持计算精度的同时将显存占用从O(N²)降至O(…

大模型推理过程中，KV Cache缓存机制是决定吞吐量和首字延迟的核心环节。传统推理框架在管理KV Cache时面临显存碎片化严重、实际利用率不足30%的问题，PagedAtten…

大模型推理加速是AI模型部署环节的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding）通过小模型预测+大模型验证的方式降低推理延迟，连续批处理（Continuous Ba…

大模型MoE（Mixture of Experts）混合专家架构通过稀疏激活机制，在保持模型参数规模的同时显著降低推理计算开销。MoE架构的核心思想是将一个大规模神经网络拆分为多个…

大模型推理性能瓶颈集中在显存管理，KV Cache缓存优化是提升推理吞吐量的关键路径。传统推理框架采用预分配显存策略，导致显存碎片化严重，实际利用率往往不足40%。PagedAtt…

投机解码核心原理与推理加速机制 大模型推理过程中，自回归生成是核心瓶颈。每个token的生成都依赖前序所有token的注意力计算，GPU在每步推理时仅产生一个token，算力利用率…

大模型推理服务在生产环境中面临的核心挑战是吞吐量与延迟的平衡。传统静态批处理（Static Batching）在请求长度差异较大时产生严重的计算浪费，而连续批处理（Continuo…