文档摘要

7.1 推理过程与加速技术 本节摘要：推理是大模型成本的主战场。本节先解剖自回归生成的两个阶段（预填充与解码）找到真实瓶颈，再逐层拆解加速手段：KV 缓存消灭重复计算、连续批处理榨干 GPU 并行、FlashAttention/PagedAttention 优化计算与显存管理、投机解码用小模型带大模型。理解这些技术的层次关系，是用好 vLLM 等推理框架的前提。 会员。《7.1 推理过程与加速技术》收录于灏天文库文集《AI大模型开发与应用实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/189-ai%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E6%88%98

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