🎯 概述
推理加速是大模型落地的关键技术，涉及算法优化、系统优化和硬件加速等多个层面。
🏗️ 加速技术
1️⃣ KV-Cache优化
● 原理：缓存之前计算的键值对，避免重复计算
● 内存计算：$2 \times \text{batch_size} \times \text{seq_len} \times \text{num_layers} \times \text{hidden_size}$
● 优化策略：分页KV缓存、压缩KV缓存
2️⃣ 连续批处理 (Continuous Batching)
● 原理：动态批处理，提高GPU利用率
● 优势：减少padding，提升吞吐量
● 实现：ORCA、vLLM
3️⃣ 投机解码 (Speculative Decoding)
● 原理：小模型快速生成，大模型验证
● 加速比：2-3倍
● 条件：小模型质量足够高
4️⃣ 模型并行推理
● 张量并行：层内并行
● 流水线并行：层间并行
● 专家并行：MoE模型专用
5️⃣ vLLM/PagedAttention
受操作系统中经典虚拟内存和分页技术启发的注意力算法
📊 加速技术对比
技术 加速比 内存节省 实现复杂度 适用场景
KV-Cache 10-50x 中 低 所有场景
连续批处理 2-4x 高 中 高并发
投机解码 2-3x 无 高 低延迟
量化 2-4x 高 中 资源受限
🎯 实战优化
vLLM推理优化示例
from vllm import LLM, SamplingParams
连续批处理
llm = LLM(
model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
tensor_parallel_size=2,
max_num_seqs=256
)
高效推理
sampling_params = SamplingParams(
temperature=0.7,
top_p=0.9,
max_tokens=512
)
🎯 面试重点
- KV-Cache的内存计算？
- 连续批处理vs传统批处理？
- 投机解码的适用条件？
- 如何平衡延迟和吞吐量？
