Transformer模型推理架构演进路径探索

引言

在大模型推理场景中，架构优化是提升性能的关键。本文将从实际工程角度，分享Transformer模型推理架构的演进路径。

核心优化技术

1. KV Cache优化（8-bit量化）

# 使用bitsandbytes进行8-bit量化
import torch
from bitsandbytes import quantize_4bit

# 原始KV缓存
kv_cache = torch.randn(1, 32, 1024, 128)  # [batch, heads, seq_len, head_dim]

# 量化处理
quantized_cache = quantize_4bit(kv_cache)
# 存储空间减少约75%

2. 动态Batching策略

# 批量推理优化
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 预处理：按长度排序，减少padding
sequences = sorted(sequences, key=len)
batched_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="pt")

3. 混合精度推理

# 使用torch.compile优化计算图
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_path")
model = model.to(torch.bfloat16)

# 编译优化
model = torch.compile(model, mode="reduce-overhead", fullgraph=True)

实践建议

• 缓存压缩：量化KV Cache可减少内存占用50-75%
• 批处理：动态batching可提升吞吐量30%以上
• 硬件适配：根据GPU显存选择合适的精度策略

总结

架构演进应遵循"缓存优化→批处理优化→计算图优化"的路径，每一步都应结合实际部署环境进行量化评估。