智能摘要 大模型推理效率与成本优化涉及多层面技术，包括模型量化、剪枝与知识蒸馏以减小模型体积；批处理、持续批处理、闪存注意力等推理技术提升吞吐与显存效率；张量/流水线并行支持大模型部署；结合TensorRT、vLLM等专用框架及算子融合、KV缓存等手段优化计算与内存使用。GPU利用率提升依赖SM利用率监控，通过混部调度、弹性资源管理与系统级协同优化实现高效推理。— 此摘要由AI生成仅供参考。 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…