模型量化 大模型部署 人工智能与大模型2026-08-25 18:40:40 如何降低大模型推理延迟同时保住输出质量 推理优化核心命题是在延迟、吞吐、显存与质量间找到平衡。框架选型决定性能上限七成，vLLM吞吐可达HF基线3.2倍。FlashAttention将显存访问量从O(N²)降为O(N)，INT8量化节省约50%显存且质量损失在1%以内，前缀缓存可降低30%-60%首Token延迟。优化本质是对成本与质量的工程取舍。 阅读全文
成本优化 大模型部署 算力管理 人工智能与大模型2026-08-16 16:15:55 大模型推理算力成本从哪里降最有效 大模型推理阶段的算力成本在长期运行后超过训练投入，决定单位成本的关键在于显存带宽利用率和推理引擎效率。通过算子融合与KV Cache量化可让单卡并发能力显著提升，调度层优化能盘活闲置算力，结合自建与云上模式的成本对比，工程团队可以找到最直接的降本路径。 阅读全文
模型量化 大模型部署 推理性能优化 云计算与DevOps2026-08-14 20:56:36 大模型部署中INT8量化精度回退的几个排查方向 INT8量化精度回退主要来自敏感结构层、校准数据代表性和量化标度统计方式三方面问题，而不是量化算子本身。通过层灵敏度分析、混合精度回退和校准分布重建，可以在不重训模型的前提下把困惑度损失显著压缩。Dettmers等人在LLM.int8()论文中的数据表明按离群维度拆分激活可保持任务精度几乎无损。 阅读全文
