流式LLM性能优化：从vLLM到TensorRT-LLM的实战指南

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流式LLM性能优化：从vLLM到TensorRT-LLM的实战指南引言随着大语言模型（LLM）在生产环境中的广泛应用，如何优化流式推理性能成为关键问题。本文将深入探讨流式LLM的性能优化技术，从KV Cache优化到推测解码，提供完整的实战指南。一、流式LLM架构设计 1.1 流式输出机制流式LLM的核心是逐token生成并实时返回，降低首token延迟（TTFT）。 WebSocket流式架构： 1.2 KV Cache优化 PagedAttention原理：将KV Cache分页管理，减少内存碎片，提高显存利用率。 vLLM实现：二、推测解码（Speculative Decoding） 2.1 原理解析使用小模型快速生成候选token，大模型并行验证，加速推理过程。 2.