🎯 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
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原理：缓存之前计算的键值对，避免重复计算
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内存计算：
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优化策略：分页KV缓存、压缩KV缓存
2️⃣ 连续批处理 (Continuous Batching)
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原理：动态批处理，提高GPU利用率
●
优势：减少padding，提升吞吐量
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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
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加速比：2-3倍
●
条件：小模型质量足够高
4️⃣ 模型并行推理
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张量并行：层内并行
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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
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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
1
KV-Cache的内存计算？
2
连续批处理vs传统批处理？
3
投机解码的适用条件？
4
如何平衡延迟和吞吐量？
