大模型推理加速优化：从Transformer结构到算子优化实践
最近在部署大模型推理服务时，踩了不少坑，分享一下从Transformer结构优化到算子层面的实战经验。
问题背景
我们使用Llama2-7B进行推理服务，初始部署时推理速度仅为每秒10个token，远低于预期。通过系统性分析，发现瓶颈主要在以下几个环节：
1. Transformer结构优化
原始实现中，Attention机制使用了标准的多头注意力实现，但在实际部署中，我们发现QKV矩阵计算效率低下。优化方案是将QKV的线性变换合并为一次矩阵乘法：
# 优化前
q = self.q_proj(x)
k = self.k_proj(x)
v = self.v_proj(x)
# 优化后
qkv = self.qkv_proj(x)
q, k, v = qkv.split([self.hidden_size, self.hidden_size, self.hidden_size], dim=-1)
2. 算子层面优化
使用TensorRT进行推理加速时，关键在于对Attention算子的优化。通过调整注意力头数和序列长度，我们成功将batch_size=8时的推理时间从500ms降低到200ms。
3. 内存管理
在处理长序列时，显存占用过高导致OOM问题。通过实现分块Attention机制，将序列长度从4096分块为1024，有效缓解了内存压力。
实际效果
经过上述优化后，推理性能提升约3倍，同时保持了模型精度不变。建议在实际部署时，优先从结构层面进行优化，再考虑算子级别的调优。
可复现步骤：
- 使用transformers库加载模型
- 添加QKV合并逻辑
- 配置TensorRT推理引擎
- 测试不同batch_size下的性能
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