大模型推理优化技术：从量化到推理加速

引言

大模型推理优化是AI落地的关键技术。从量化的推理加速，可以显著降低推理成本。本文将全面介绍推理优化的技术。

量化技术

INT8量化

INT8量化减少模型大小。推理速度提升2-4倍。精度损失可控。INT8是量化的标准选择。

INT4量化

INT4量化进一步压缩。GPTQ和AWQ是主流方法。INT4适合资源受限场景。精度损失需要评估。

混合精度

不同层使用不同精度。平衡精度和性能。混合精度是高级技术。

推理加速

KV Cache

KV Cache优化自回归推理。避免重复计算。KV Cache是推理的基础优化。Cache大小要合理管理。

批处理

批量处理提升吞吐量。动态批处理适应负载。批处理要平衡延迟和吞吐。

投机采样

小模型草稿大模型验证。投机采样加速生成。技术还在发展中。

部署实践

vLLM和TensorRT-LLM是主流框架。选择合适的推理框架。推理优化是大模型落地的关键。