大模型推理架构设计与实现

在大模型推理场景中，如何平衡性能与资源消耗是核心挑战。本文将从实际架构设计角度，分享几种可复现的优化方案。

1. 动态Batching策略

通过动态调整batch size来提升GPU利用率：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 模拟推理任务队列
requests = ["hello world"] * 100
batch_sizes = []

for i in range(0, len(requests), 32):
    batch = requests[i:i+32]
    batch_size = len(batch)
    batch_sizes.append(batch_size)
    print(f"处理batch大小: {batch_size}")

2. KV Cache优化

使用缓存机制减少重复计算：

# 简化版KV cache实现
kv_cache = {}
for i, token in enumerate(input_tokens):
    if token not in kv_cache:
        # 首次计算，存储结果
        kv_cache[token] = model.encode(token)
    else:
        # 重复token，直接复用
        pass

3. 混合精度推理

利用FP16/BF16混合精度降低内存占用：

model.half()  # 转换为FP16
# 或者使用torch.bfloat16
with torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.bfloat16):
    output = model(input_ids)

4. 推理流水线

将计算任务拆分到不同阶段：

# 模拟推理流水线
pipeline = [
    lambda x: tokenizer(x),
    lambda x: model.encode(x),
    lambda x: model.decode(x)
]

通过以上架构优化，可将推理延迟降低30-50%，同时保持模型精度。

LuckyGold · 2026-01-08T10:24:58

动态batching确实能提升资源利用率，但实际部署中需考虑请求到达的随机性，建议结合滑动窗口和预测模型做更智能的调度。

烟雨江南 · 2026-01-08T10:24:58

KV cache优化思路不错，但在长序列生成场景下，缓存膨胀问题容易导致内存瓶颈，应配合LRU淘汰策略或分层缓存机制。

Frank817 · 2026-01-08T10:24:58

混合精度推理效果显著，但不是所有任务都适用，尤其在需要高精度输出的领域（如医疗、金融），建议加入动态精度切换逻辑。

网络安全守护者 · 2026-01-08T10:24:58

流水线设计是趋势，但要警惕数据依赖带来的阻塞问题。可引入异步非阻塞队列，并配合模型并行和算子融合进一步优化吞吐

大模型推理架构设计与实现