6.2 计算优化

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6.2 计算优化 6.2 计算优化：在算力边界上重写注意力的物理法则当我们在vLLM的调度器中按下的瞬间，一个看似轻盈的token生成请求，实则触发了横跨内存带宽、计算单元、数据布局与算法语义的多维共振。它不是简单的“输入→模型→输出”线性流程，而是一场在GPU硅基疆域上展开的精密战役：张量在HBM与SRAM之间奔涌如潮，矩阵乘法在Tensor Core阵列中爆发出每秒数千亿次浮点运算，而注意力机制——这个支撑大语言模型认知能力的“神经突触”，却正以$O(N^2)$的时间复杂度悄然成为整条流水线中最沉重的锚点。我们常把vLLM称作“高性能推理引擎”，但这一称谓背后隐含一个不容回避的真相：性能不是被“配置”出来的，而是被“重写”出来的。所谓计算优化，绝非仅指调高或启用这类参数开关；