大模型提高推理效率和成本优化

仅面向应用层：

优化大模型推理的效率和成本是一个系统工程，涉及模型、硬件、软件和策略等多个层面：

一、模型架构与权重层面优化（最根本的优化，也可能会影响效果）

这类优化旨在让模型本身变得“更轻、更快”。

1. 模型量化

   • 做法：将模型权重和激活值从高精度（如FP32）转换为低精度（如FP16、BF16、INT8，甚至INT4）。

   • 效果：

     • 显存占用减半及以上：FP16比FP32小一半，INT8再小一半。

     • 计算速度提升：现代硬件（如GPU的Tensor Cores、CPU的AI指令集）对低精度计算有极致优化，速度可提升数倍。

   • 代价：可能会带来轻微的精度损失，但通过量化感知训练 可以在训练阶段模拟量化过程，大幅减少精度损失。

2. 模型剪枝

   • 做法：移除模型中“不重要”的权重（如接近0的权重）或整个神经元/注意力头。

   • 效果：让模型变得稀疏，减少参数量和计算量。稀疏模型在专用硬件上可以跑得更快。

   • 代价：需要重新训练或微调以恢复精度。

3. 知识蒸馏

   • 做法：用一个已经训练好的、庞大而精确的“教师模型”来教导一个小巧的“学生模型”，让学生模型模仿教师模型的行为。

   • 效果：得到一个体积小得多但性能接近大模型的小模型，推理速度自然大幅提升。

   • 例子：DistilBERT、TinyLlama等。

二、推理技术与调度层面优化

这类优化不改变模型本身，而是通过改进推理过程中的计算和资源调度方式来提升效率。

1. 批处理

   • 做法：将多个用户的请求（输入序列）动态地组合成一个批次，一次性送给GPU计算。

   • 效果：充分利用GPU的并行计算能力，显著提高吞吐量（每秒处理的token数）。

   • 代价：会增加延迟（单个请求的响应时间），因为需要等待组批。适用于对吞吐量敏感、对延迟不极度敏感的场景（如后台任务）。

2. 持续批处理/流式批处理

   • 做法：这是对普通批处理的革命性优化。在生成式任务中（每个序列的生成长度不同），当一个序列生成完成后，立即在该批次中插入一个新的请求，而不需要等待整个批次都完成。

   • 效果：极大地提升了GPU的利用率，尤其是在处理长文本生成时，可以同时优化吞吐量和延迟。vLLM 等框架的核心优势之一。

3. 闪存注意力

   • 做法：一种高效计算Attention的算法。通过巧妙的分块计算，避免将巨大的注意力矩阵全部载入显存，从而减少显存占用和IO读写。

   • 效果：

     • 显著降低显存占用：允许以更小的显存运行更大的模型或更长的序列。

     • 提升计算速度：减少了GPU耗时高的显存访问操作。

   • 现状：已成为众多高性能推理框架（如vLLM, FlashAttention库）的标准配置。

例如：vLLM核心性能优化技术总结

核心技术	解决的痛点	核心机制	传统方法	性能提升效果
PagedAttention	内存碎片化、KV缓存浪费导致的有效批处理大小受限	借鉴虚拟内存和分页思想，将KV缓存划分为固定大小的块，非连续物理存储，但逻辑连续。	预先分配一块连续的物理内存给序列，序列结束后释放。产生大量内存碎片。	将内存浪费从~80%降至不到4%，吞吐量提升高达24倍。
连续批处理	推理停滞。传统动态批处理需等一个批次所有请求完成后才能处理下一批，GPU计算资源空闲。	当一个序列生成完毕，立即将新请求插入该批次的空闲槽位中，实现GPU持续计算，无需等待。	动态批处理：需等待批次内所有序列生成完成，高延迟请求会阻塞整个批次。	吞吐量提升数倍（如5-10倍），尤其在高并发和不同输出长度的场景下。
优化内核	计算效率未达硬件极限	深度优化自研的注意力计算等内核，与PagedAttention高度协同，减少计算开销。	使用PyTorch等框架的通用实现，未对LLM推理做特殊优化。	进一步提升了计算速度，是前述技术的基础保障。

1. 张量并行/流水线并行

   • 做法：将一个大模型切分到多个GPU上。

     • 张量并行：将单个层的矩阵运算横切到多个GPU上（模型并行）。

     • 流水线并行：将模型的不同层放到不同的GPU上（层间并行）。

   • 效果：使得单个GPU无法容纳的大模型能够被推理。

   • 代价：GPU间通信会引入额外开销。通常用于非常大的模型（如175B+）。

三、硬件与部署层面优化

1. 专用硬件选择

   • GPU：NVIDIA H100/A100（性能最强），L40S（优化推理和图形），消费级卡（如4090，成本效益高）。

   • 专用AI加速卡：AWS Inferentia (Graviton)， Google TPU， 华为昇腾等。这些芯片为推理量身定制，往往有极佳的能效比（成本低）。

2. 使用推理优化运行时和框架

   • 做法：不要直接使用PyTorch的原生推理，而是使用专门的优化框架。

   • 例子：

     • TensorRT (NVIDIA)：将模型编译和优化成在该硬件上运行最高效的计划。

     • vLLM：专注于LLM，通过PagedAttention和连续批处理实现高吞吐量。

     • ONNX Runtime：支持多硬件平台（CPU/GPU），并能进行图优化、算子融合等。

     • GGML：专为CPU推理优化，支持量化，可以在Mac甚至手机上运行大模型。

3. 算子融合

   • 做法：将多个细粒度的算子（如Linear + GeLU + LayerNorm）融合成一个粗粒度的“超级算子”。

   • 效果：减少了内核启动次数和显存读写次数，提升了执行效率。上述的TensorRT等框架会自动完成此事。

四、系统与架构层面优化

1. 缓存

   • KV Cache缓存：对于生成任务，每次生成下一个token时，之前token的Key和Value向量可以被缓存起来，避免重复计算。这是所有推理引擎的基础。

   • 结果缓存：对于重复的或高度相似的请求，可以直接返回缓存的结果，适用于某些场景（如常见的问答）。

2. 自适应模型加载

   • 做法：根据请求的难度，动态选择不同大小的模型。简单问题用小模型，复杂问题用大模型。

3. 边缘计算/混合部署

   • 做法：将推理任务分散到离用户更近的边缘节点，或根据负载在云端和边缘之间动态调度。

   • 效果：降低网络延迟，并减轻中心云的成本压力。

GPU利用率优化手段（包含组织、应用、指标）

数据指标：SM利用率

• 是什么：衡量流多处理器（Streaming Multiprocessors, SM）——GPU核心计算单元——在工作状态的时间百分比。在nvidia-smi中大致对应 Volatile GPU-Util。

• 含义：高SM利用率（如>80%）通常表明计算核心很忙，是良好性能的表现。但低利用率不一定代表性能差，可能是因为任务受限于其他因素（如下述的“内存瓶颈”）

如何推动：

• 推动不同的业务混部和资源流动；
• 弹性资源，战略计算资源管理（中央和地方）
• 多种经营模式，按需供给和包年包月；
• 看的数据准、推动用起来、用的好（如上提供的优化利用率：模型结构、算子优化、训练调度、计算IO并行等）