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title: LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）

keywords:

• LLM 推理
• Batching
• Cache
• Speculative Decoding
• 并发

description: 总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。

date: 2025-11-26

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LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）

关键实践与参数

• Batching：合并请求批量处理；控制最大 batch_size 与排队延迟。
• Cache：提示与 KV 缓存复用；命中率与 TTL 策略。
• Speculative Decoding：引入小模型预测与回退；评估命中与回退成本。
• 并发与资源：GPU/CPU 利用率与线程池；限流与背压。

验证方法

• 压测 p95/p99 与吞吐；对比优化前后指标。
• 命中率与回退统计；评估总体收益与稳定性。
• 观测显存与内存占用，设置告警与容量规划。

注意事项

• 一致性与质量保障；推测失败需快速回退。
• 安全与隐私：提示与输出脱敏；日志最小化。
• 成本治理：结合 FinOps 优化资源与预算。