引言
大模型推理阶段的性能优化是降低服务成本、提升用户体验的关键。本文将从 KV 缓存、模型量化、投机解码三个方向，系统介绍主流优化技术。
KV 缓存管理
Transformer 推理时，已计算的 Key/Value 可缓存复用，避免重复计算。但长序列场景下 KV 缓存占用显存巨大，需要 PagedAttention、Prefix Caching 等技术优化。
模型量化
将 FP16/FP32 权重量化为 INT8/INT4，可显著降低显存占用与计算开销。GPTQ、AWQ、SmoothQuant 等方法在精度损失可控的前提下实现高效量化。
投机解码（Speculative Decoding）
使用小模型快速生成候选 token，大模型并行验证，接受正确的 token。在保持输出质量的同时，可提升 2-3 倍解码速度。
总结
推理优化是大模型落地的关键技术，信珩星途课程详细讲解这些技术的原理与工程实践。