大模型推理加速：量化、蒸馏与KV Cache

大模型推理加速：量化、蒸馏与KV Cache概览推理加速的目标是在可接受的精度损失下提升吞吐并降低时延与成本。本文围绕推理阶段的三大关键手段：权重量化、模型蒸馏与 KV Cache，提供工程化落地建议。技术参数（已验证）自回归复杂度：标准自回归解码在每个 token 上重复注意力计算，序列长度增加会导致计算量增长；KV Cache 通过缓存历史 `K/V` 避免重复计算，减少每步开销。量化：常见精度如 FP16/BF16/INT8；权重量化可显著降低内存占用与带宽压力，后训练量化（PTQ）易落地，量化感知训练（QAT）在高敏感模型上更稳。蒸馏：以教师-学生框架将知识迁移到更小模型，保持行为与分布特征；在检索增强（RAG）场景中可用学生模型做重排序或快速回答。吞吐/延迟权衡：批量增大能提升吞吐但会增加单请求延迟；可结合分批与并行策略做权衡。实战清单结合 KV Cache 与分批策略提升吞吐；对长上下文使用滑动窗口与相关片段优先策略。在效果敏感任务使用 QAT；通用任务先尝试 PTQ 并进行基准比对。用蒸馏学生模型承担部分检索/分类/重排序职责，降低整体负载。