大模型推理性能调优的关键技术要点

在大模型推理场景中，性能调优是系统架构师必须面对的核心挑战。本文将结合实际部署经验，分享几个关键调优维度。

1. 混合精度训练与推理 使用FP16或INT8进行推理可显著提升性能。以PyTorch为例：

import torch
model = torch.load('model.pth')
model = model.half()  # 转换为FP16

2. 批处理优化 合理设置batch size是关键。通过benchmark测试不同batch size的吞吐量：

for batch_size in [1, 4, 8, 16]:
    throughput = benchmark(model, batch_size)
    print(f'Batch {batch_size}: {throughput} samples/sec')

3. 缓存机制 实现结果缓存可减少重复计算。使用Redis缓存：

import redis
r = redis.Redis()
cache_key = f'result_{input_hash}'
if r.exists(cache_key):
    return r.get(cache_key)

4. 硬件资源调度 合理分配GPU内存和CPU核心，避免资源争抢。通过设置环境变量控制：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
export OMP_NUM_THREADS=8

实际部署中，建议按需组合以上策略，而非盲目堆砌技术方案。