掌握这15项技术，显著提升大语言模型（LLM）推理速度与成本效益：1. 量化（INT8/INT4/FP8）2. KV-Cache 优化（量化、压缩、逐出策略）3. Flash Attention4. 预测解码（Speculative Decoding）5. 连续批处理6. 分页注意力 / vLLM风格内存管理7. 张量并行8. 流水线并行9. 提示缓存（缓存前缀和系统提示）10. 混合精度推理11. 分块预填充12. Medusa / 多标记预测13. Attention Sinks（流式/无限上下文）14. 核融合与自定义CUDA核函数15. 请求调度与优先队列管理这些方法不是孤立的技巧，而是相辅相成的系统优化策略。只有将它们结合应用，才能在保持模型性能的同时，大幅降低算力需求和延迟，支持更广泛的实际场景，尤其是中小型企业无需依赖巨型服务器也能高效运行。实践中，动手实验（如使用 llama.cpp 项目）是理解和掌握这些技术的最佳路径。避免“OOM”错误、持续迭代优化，是提升技能的关键。多头潜在注意力（Multi-head latent attention）等新型思路，也在不断推动上下文长度与效率的边界。此外，量化对长上下文的影响需谨慎权衡，提示缓存与请求调度等细节也大有文章。持续关注最新论文和社区分享，结合具体应用场景灵活选用，才能真正做到推理既快又省。这不仅是技术堆叠，更是对模型推理本质的深刻理解与创新。未来，基于这些技术的推理引擎将更轻量、更智能，助力AI普及到更多行业和用户。原文：x.com/athleticKoder/status/1991114674767892539
