推理加速
推理是AI模型实际应用的关键阶段，通过多种优化技术可以显著提升效率和降低成本。
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01推理优化
从模型层面入手的优化技术，效果显著且适用范围广。
推理概述
推理与训练的区别
| 特性 | 训练 | 推理 |
|---|---|---|
| 计算模式 | 前向+反向传播 | 仅前向传播 |
| 显存需求 | 梯度+优化器状态 | 仅模型参数 |
| 批量大小 | 通常较大 | 灵活可变 |
| 延迟要求 | 不严格 | 通常很严格 |
模型量化
INT8量化
将FP32/FP16转换为INT8，内存减少4x，速度提升2-4x
INT4量化
激进量化，内存减少8x，配合GPTQ等算法保持精度
AWQ
激活感知权重量化，更好的精度保持
KV Cache
KV Cache的作用
- 避免重复计算Key和Value
- 自回归生成的关键优化
- 显著降低延迟和计算量
- 需要权衡显存占用
02系统优化
从系统层面进行的优化，充分发挥硬件潜力。
批处理优化
批处理策略
- 静态批处理：固定batch size，实现简单
- 动态批处理：动态合并请求，提高吞吐
- Continual batching：连续批处理，最优效率
并行推理
多GPU并行推理，提升单模型的吞吐能力。
- 张量并行：将模型参数切分到多个GPU
- 流水线并行：按层切分，流水线执行
- 数据并行：多副本并行处理不同请求
推理框架
TensorRT
NVIDIA官方推理优化SDK，性能优异
vLLM
大模型推理框架，PagedAttention技术
TGI
Text Generation Inference，Hugging Face出品
ONNX Runtime
跨平台推理引擎，硬件适配性好
03硬件与实践
选择合适的硬件并遵循最佳实践。
推理硬件
硬件选择
| 场景 | 推荐硬件 |
|---|---|
| 小模型推理 | T4、L4、A10G |
| 大模型推理 | A100、H100、A10 |
| 高吞吐需求 | 多GPU并行 |
| 低延迟要求 | 高端GPU + 优化框架 |
最佳实践
- 根据场景选择合适的量化精度
- 合理设置batch size和序列长度
- 利用专用推理框架
- 监控延迟、吞吐和资源利用率
- 进行充分的性能测试和调优