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低精度与量化 Post-Training QuantizationPTQ在不改动模型权重的前提下将权重与激活从 16/32-bit 降到 8/4/2-bit实现显存和带宽减半以上。 近期提出的 KVTuner 针对 KV cache 做分层混合精度量化可在 3.25-bit 下基本无精度损失并提升 38.3% 吞吐 Quantization-Aware TrainingQAT在训练阶段模拟低精度计算误差收敛到对量化更鲁棒的权重分布。KV cache 量化仅对解码时的 key/value tensors 进行量化兼顾内存占用与运行时准确度 稀疏与剪枝 结构化剪枝如剪枝Head Pruning、层级剪枝将不重要的注意力头或整个层移除减小计算量。Token-Sparsity Attention如 SpAtten动态剔除对当前输出影响小的 token借助级联剪枝与渐进量化并在硬件上高效执行可实现高达 3×–162× 加速
二、算子与内核级优化 FlashAttention 与变体 将经典的 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2)attention 分块并 重排内存访问通过定制 CUDA kernel 减少全局内存读写带来 ~2× 加速。TurboAttention 进一步在 FlashAttention 基础上引入 FlashQheadwise 量化和 SAS软max 近似在注意力阶段额外再获 1.2–1.8× 加速并将 KV cache 缩小 4.4× 编译器与图优化 TensorRT/TVM/XLA算子融合Fused kernels、常量折叠、静态内存规划将整个 Transformer 的多阶段图编译为设备专属高效指令。算子替换如将 GELU 换成近似多项式或查表实现以降低计算开销。
三、模型压缩与结构改造 知识蒸馏Distillation 用「大模型→小模型」的双向蒸馏让小模型学习到大模型的中间表征与输出分布生成体积更小、推理更快的学生模型。 低秩重参数化LoRA/QLoRA 虽然这类方法主要用于微调但在推理阶段插入的低秩增量矩阵可与原权重合并为单一矩阵维持全精度推理且无额外延迟 长序列优化 DuoAttention将注意力头分为“检索头”与“流式头”仅对关键头保留全上下文 KV cache其余头用固定短 cache在保持上下文能力下将内存与延迟分别缩减至 39%–60%
四、系统级与调度优化 KV 缓存管理 动态 KV Cache对解码状态进行分层存取与内存分片避免一次性拷贝全量历史降低显存峰值。缓存压缩结合量化和稀疏压缩技术对 KV cache 做在线压缩解压兼顾延迟与带宽。 动态合批Dynamic Batching 将多用户请求实时分批送入模型在可控延迟的前提下把GPU 利用率从 30% 拉至 80% 投机解码Speculative Decoding 同时多步预测下一 token然后用快速小模型校验若一致则跳过大模型计算否则回退重算用“时间换吞吐” 并行与流水线 张量并行流水线并行跨多 GPU 切分权重与层级既能处理几十亿量级模型也能保证 sub-100ms 级别响应。
小结
大模型推理优化是一个 软硬件协同 的系统工程
从量化、剪枝、蒸馏层面压缩计算与存储到内核优化、图编译提升算子效率再到合批、缓存、并行调度资源 才能在延迟、吞吐、成本三者间取得最佳平衡。 现代开源框架如 TensorRT-LLM、DeepSpeed Inference、vLLM、llama.cpp几乎都集成了上述多种技术助你一键上线大规模 LLM 服务。
