4.3 内存管理优化

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4.3 内存管理优化 4.3 内存管理优化当我们从宏观的计算图引擎视角转向微观的资源调度时，一个无法回避的现实便浮出水面：大语言模型（LLM）的推理性能瓶颈，往往并非单纯源于算力的匮乏，而是受制于内存带宽的容量墙与延迟陷阱。在 Llama.cpp 的架构哲学中，计算与存储并非割裂的两个孤岛，而是一个紧密耦合的有机整体。如果说计算图引擎是推理系统的“大脑”，负责指挥逻辑运算，那么内存管理系统则是其“循环系统”，负责在有限且珍贵的物理资源（无论是高带宽显存还是大容量系统内存）中，高效地输送数据养料。本章节将深入剖析 Llama.cpp 如何在资源受限的环境下，通过精妙的内存管理策略，打破冯·诺依曼瓶颈的桎梏。