技术
LLM 推理加速
通过算法与工程手段降低大语言模型生成文本时的延迟和成本，让模型响应更快、更便宜。
详细解释
大模型推理分预填充和解码两阶段，解码阶段逐 token 生成且受显存带宽限制，速度慢。常见加速手段包括 KV Cache 复用、量化（INT8/INT4）、投机解码、连续批处理、PagedAttention 以及算子融合等。这些技术在不显著损失效果的前提下提升吞吐、降低显存占用，是模型落地服务的关键工程环节。
别名与相关写法
llm 推理加速
通过算法与工程手段降低大语言模型生成文本时的延迟和成本，让模型响应更快、更便宜。
大模型推理分预填充和解码两阶段，解码阶段逐 token 生成且受显存带宽限制，速度慢。常见加速手段包括 KV Cache 复用、量化（INT8/INT4）、投机解码、连续批处理、PagedAttention 以及算子融合等。这些技术在不显著损失效果的前提下提升吞吐、降低显存占用，是模型落地服务的关键工程环节。