大模型推理性能差？你必须知道的优化技巧全汇总

大模型专栏系列文章从prompt工程开始写作，其中跨越RAG检索增强提升，智能体编排和大模型微调到如今的部署推理优化，基本上贯穿大模型落地运用的全链路生态研发和优化。这个系列也将继续输出前沿大模型开发和落地业务运用遇到的各类疑难杂症的解决方法。

我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，每一篇文章都凝聚着我对技术的深刻洞察。从 人工智能的基础理论到前沿研究成果，从热门框架的深度解析到实战项目的详细拆解，内容丰富多样。无论是初学者想要入门，还是资深开发者追求进阶，都能在这里找到契合自身需求的知识养分。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣，那么请关注Fanstuck。

一、引言

随着ChatGPT、Deepseek、Qwen等大模型技术飞速发展，AI正在快速地融入到我们的工作和生活中。无论是大家熟悉的智能客服、AI写作工具，还是图片视频自动生成，这些应用的背后都离不开高效的大模型推理。然而，在实际业务场景中，我们往往会遇到推理速度慢、延迟高、成本居高不下的问题，这些瓶颈不仅影响用户体验，更严重制约了业务的发展规模和经济效益。

1.1为什么推理优化如此重要？

试想一下，你打开一个在线客服，输入“我的快递什么时候到？”后，等待了10秒钟都没有回应，此刻你的心情是不是有些崩溃？其实，大模型的推理性能就直接决定了AI系统对用户的响应速度。尤其是当我们的服务面向数百万甚至更多的用户时，延迟哪怕增加几毫秒，都会带来用户体验的明显下降，进而影响用户的满意度和企业的业务收益。

让我们再看看另一个现实中的业务案例：

某知名电商平台上线了一个AI智能购物助手，帮助用户快速找到最合适的商品。但是在初期部署时，模型推理延迟很高，用户搜索一个商品需要等待超过5秒，导致大量潜在购买用户流失，转化率低迷。后来，通过引入模型压缩、批处理推理优化以及推理框架升级（TensorRT），性能提升了8倍，推理延迟缩短到毫秒级，用户体验得到极大改善，用户转化率提高了近20%。

这个案例非常直观地告诉我们：

• 优化推理能直接提升企业盈利能力；
• 优秀的用户体验需要依赖稳定、高效的推理性能；
• 投资推理优化的成本远低于客户流失带来的损失。

由此可见，大模型推理优化不单单是技术问题，更是一个与业务体验、客户满意度、企业收益息息相关的关键问题。

1.2那么，为什么大模型推理这么难优化呢？

想象一下，你在搬一箱图书到10楼的办公室。如果每次只搬一本书走楼梯上去，效率自然会很低；如果使用电梯一次搬整箱书，效率肯定更高，但如果电梯空间太小又装不下一整箱书，就需要我们去权衡每次搬运多少本合适、怎么摆放最好，这些都是优化过程中需要考虑的问题。

类似地，大模型推理也涉及到很多复杂因素：

1.2.1. 模型规模过大导致内存占用高

随着模型的参数规模迅速增长，比如GPT-4的参数量已经超过万亿个，相当于一个规模庞大的图书馆，每次推理相当于需要翻遍所有书籍寻找一个答案，必然消耗巨大的内存资源。这种高内存占用不仅限制了模型部署的硬件要求，也大大降低了推理的效率。

举个通俗例子：就像我们在电脑上同时打开几十个甚至上百个网页一样，很快系统内存就会耗尽，电脑变得卡顿甚至崩溃，模型推理也同样面临这种内存耗尽的风险。

1.2.2. GPU资源利用不充分

虽然GPU具有强大的并行计算能力，但在实际部署过程中经常存在资源利用率低的问题。就像你买了一辆法拉利跑车，却总是开在堵车的市区道路上，发挥不出它应有的速度。GPU也是如此，如果模型设计或者部署策略不合理，GPU算力的利用效率会非常低，导致推理延迟增加，成本也会上升。

例如，一个企业曾经购买了昂贵的GPU资源，但因为推理程序的设计不佳，导致GPU利用率只有30%，大量资源被闲置，推理性能远远达不到预期。

1.2.3. CPU和GPU之间数据交换开销过大

在模型推理时，数据通常需要在CPU和GPU之间频繁交换。如果这种交换的频率太高或数据量过大，就会产生严重的延迟。就像一个餐厅服务员不停地往返厨房和餐桌之间，每次只拿一点点菜品，这样效率就非常低下。

实际业务场景中，这种情况尤为突出，比如视频实时分析场景中，大量的视频数据频繁地在CPU和GPU之间传输，导致延迟严重，难以满足实时处理的需求。

1.2.4. 模型架构复杂度带来的计算冗余

大模型往往采用复杂的网络结构，这些复杂的结构虽然能提升模型性能，但同时也带来了大量不必要的计算开销。就像你开车本来只需要走直线，但导航非要让你绕好几个大圈一样，增加了很多不必要的计算。

例如，一些企业使用未优化的复杂Transformer模型进行语音识别，每次推理都进行了大量冗余计算。通过适当裁剪和优化模型架构，这些企业成功将推理效率提高了数倍，节约了大量的计算资源。

以上这些问题结合在一起，导致了大模型推理性能优化成为一个综合性难题，清楚这些问题后，我们才能有针对性地实施优化策略，有效提高模型推理性能，更好地服务业务发展。

接下来，我们将从模型量化与压缩、推理框架选择、流水线优化到推理服务部署，系统地介绍各种方法，每种方法都会配合通俗易懂的例子与实际案例进行讲解。通过本文，不仅能掌握推理优化的各类核心方法，更能快速落地到自己的业务场景，提升团队效率和产品竞争力。

二、优化大模型推理性能的方法梳理

1. 模型压缩与量化技术

• 量化（Quantization）：通过降低模型权重和计算精度，例如将浮点数FP32转换为FP16或INT8格式，大幅减少内存占用和计算负担。举个例子，就像原本存储一本精装版书籍，现在只存储核心摘要，大大降低空间占用。不过需要注意也需要根据业务输出精度来判断，过度压缩或过低精度可能导致准确率、生成质量等指标下滑，复杂或罕见输入的处理能力可能减弱，部分硬件（如旧 GPU）可能不支持某些低精度运算。比如图像分类等任务对精度损失容忍度较高，而医疗影像诊断等需严格控制误差。

 model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

• 模型剪枝（Pruning）：去除模型中冗余或贡献较小的神经元连接，分为结构化剪枝（整块删除）和非结构化剪枝（零散删除）。类似于园艺师剪枝去除多余枝叶，让养分集中在主干，促进核心生长。在推理阶段，剪枝后的大模型可以更快地完成计算，减少响应时间。这对于实时性要求较高的应用（如实时语音识别、在线推荐系统）非常重要。

 torch.nn.utils.prune.l1_unstructured(model.layer, name='weight', amount=0.4)

该函数会根据 L1 范数对 model.layer 层的 weight 参数进行非结构化剪枝，amount=0.4 表示将去除 40% 的连接。对于大模型而言，这能显著减少模型中的可训练参数数量。例如，一个具有数百万参数的大模型，经过剪枝后，参数数量可能会减少到原来的 60%，从而降低模型的存储需求。适当的剪枝有时可以提高模型的泛化能力。通过去除冗余的连接，模型可以减少对训练数据的过拟合，从而在测试数据上表现更好。然而，如果剪枝过度，模型可能会丢失重要的信息，导致泛化能力下降。

• 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：大模型蒸馏的核心思想是通过让较小的学生模型模仿较大的教师模型的行为，从而在保留模型性能的前提下，降低计算资源的消耗。这里的“模仿”不仅仅是让学生模型学习教师模型的输出结果，还包括学生模型学习教师模型的中间表示、注意力模式等。假设你开发了一个语音助手，想要将其部署到用户的手机上。由于手机硬件资源有限，你无法直接在手机上运行一个像GPT-3那样的大型模型。于是，你选择使用蒸馏技术，利用一个较小的学生模型来模仿GPT-3的表现。通过蒸馏，你得到的学生模型不仅能快速响应用户的请求，而且大大降低了对计算资源的需求。

2. 模型架构优化

结构重构：在实际应用中，尤其是需要快速响应的场景，如实时对话系统、在线推荐服务等，大模型的推理速度至关重要。然而，一些原始的大型预训练模型，如 DeepSeek-R1等，虽然在性能上表现出色，但由于其复杂的结构和大量的参数，推理速度较慢，且对计算资源要求较高。因此，需要对模型架构进行优化，以提高推理效率。例如DistilBERT或TinyGPT。这就像设计一辆赛车专注于速度，去除无关的装饰一样。

3. 推理框架优化与选择

一般来说我们听到最多的主流大模型推理框架为Ollama和vLLM，除此之外还有TensorRT、ONNX Runtime和TorchServe。

选择合适的大模型推理框架需要综合考虑项目的具体需求、技术基础、硬件资源以及性能要求等因素。例如，若追求简单易用和快速部署，且对推理速度要求不高，Ollama会是不错的选择；而如果需要高性能的推理服务，并且具备一定的技术基础和硬件资源，vLLM则更为合适。此外，在资源受限的环境中，Ollama的低资源占用和简单部署使其成为首选；而在对性能要求极高、需要处理大规模并发请求的场景下，vLLM、TensorRT等框架则能更好地满足需求。

4. 算子融合与Kernel优化

• 算子融合（Operator Fusion）：将多个连续的小计算步骤合并成一个大步骤，减少GPU计算任务切换的开销。类似于做饭时一次性准备多个菜的原材料，一起处理比逐个处理更高效。

在深度学习模型中，算子融合可以分为两种类型：

• 水平融合：将同一层级中的多个算子合并，以减少内存读写操作和提高数据局部性。
• 垂直融合：将不同层级中的算子合并，以优化整个模型的执行流程和减少中间数据的传输。

算子融合的优势在于：

• 减少内存访问次数，提高缓存利用率。
• 减少执行过程中的内存移动，加快模型的推理速度。

利用框架可以实现自动优化：

 scripted_model = torch.jit.script(model)

PyTorch 的torch.jit.script函数可以对模型进行脚本化。torch.jit是 PyTorch 的即时编译（Just-In-Time Compilation）工具，它可以将 PyTorch 模型转换为一种中间表示形式，在这个过程中，PyTorch 会自动进行一些优化，包括算子融合。通过对模型进行脚本化，PyTorch 会分析模型的计算图，识别出可以融合的算子，并将它们合并成一个大算子，从而实现自动的算子融合优化。这样，用户无需手动去分析和合并算子，只需要调用torch.jit.script函数，就可以让框架自动完成优化过程，提高模型的推理性能。

• CUDA核心优化：CUDA核心优化是指通过定制CUDA Kernel，减少计算过程的冗余操作，提高GPU资源利用率。在实际应用中，图像处理任务常通过优化CUDA核心实现2倍以上的性能提升。

CUDA Kernel是CUDA程序中的主要部分，它定义了线程如何执行计算任务。核函数在GPU上并行执行，每个线程执行核函数的一个实例。通过优化CUDA Kernel，可以充分利用GPU的并行计算能力，提高计算效率。

5. 动态批处理（Dynamic Batching）优化

根据当前请求量动态调整批处理大小，充分发挥GPU并行计算能力。好比网购平台配送商品时，根据每日订单量实时调整配送路线，提高效率。在深度学习中，批处理（Batching）是指将多个输入数据样本组合成一个批次（batch），然后一起送入模型进行计算。传统的静态批处理使用固定的批次大小，而动态批处理则根据当前的请求量实时调整批次大小，以达到最佳的计算效率。

 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=dynamic_batch_size())

在这个代码示例中，DataLoader 是一个数据加载器，用于将数据集 dataset 分批加载。batch_size 参数被设置为一个动态计算的值 dynamic_batch_size()，这意味着批次大小会根据当前的请求量动态调整。通过动态批处理优化，可以显著提高深度学习模型的推理和训练效率，特别是在处理具有波动性请求量的应用场景中。

6. 推理流水线（Inference Pipeline）优化

推理流水线（Inference Pipeline）是将深度学习推理过程拆解为多个有序的阶段，每个阶段负责特定任务（如数据预处理、模型推理、后处理），并通过优化各阶段的衔接和协作，减少整体延迟和资源浪费。其核心目标是让数据在各阶段之间高效流动，避免因某一环节的阻塞导致整体性能下降。

将推理流水线类比为餐厅后厨的工作流程，能更直观地理解其优化逻辑：

• 数据预处理：类似于备菜环节，清洗、切配食材（如对输入文本进行分词、向量化）。
• 模型推理：类似于烹饪环节，厨师根据菜谱（模型参数）将食材加工成菜品（生成推理结果）。
• 后处理：类似于装盘环节，对菜品进行装饰和调整（如对模型输出进行解析、过滤或格式化）。

通过流水线作业，每个环节专注于自己的任务，避免了 “等待前一环节完成” 的时间浪费。例如，当厨师在炒菜时，备菜员可以同时准备下一道菜的食材，从而加快整体出菜速度。

 from transformers import pipeline
 pipe = pipeline('text-generation', model='gpt2')
 result = pipe("Hello, world!")

封装全流程：pipeline函数将文本生成任务的所有步骤（预处理、模型推理、后处理）封装成一个对象pipe。用户只需调用pipe(input)，即可完成从输入到输出的全流程。

内部优化：

• 预处理：自动将输入文本转换为模型所需的张量（如分词、添加掩码）。
• 模型推理：调用 模型进行预测，生成原始输出（如 token ID 序列）。
• 后处理：将模型输出转换为人类可读的文本（如解码 token、过滤冗余内容）。

流水线优势：

• 各阶段紧密衔接，数据在预处理后立即进入模型推理，无需手动管理中间结果。
• 框架内部对数据传输和计算进行了优化，例如批量处理输入以提高 GPU 利用率。

三、优化方法选择的建议与原则

大模型优化方法众多（如剪枝、量化、算子融合等），但没有 “通用最优解”。选择优化策略时，需结合业务需求、硬件条件、成本等多维度因素，避免盲目追求技术先进性而忽视实际效果。

3.1应用场景导向

应用场景导向的核心逻辑是不同场景对模型性能的需求不同，优化目标需与场景匹配。

实时交互场景（如聊天机器人、自动驾驶）：需低延迟，优先选择模型量化、算子融合或模型蒸馏。

批量处理场景（如离线数据分析、大规模预测）：需高吞吐量，可采用模型并行或动态批处理。

边缘部署场景（如手机、物联网设备）：受限于算力和能耗，需模型压缩+ 轻量级架构设计。

若部署一个需要实时响应的智能家居语音助手，即使模型精度略低，也应优先选择量化和剪枝，以确保推理速度。

3.2成本与性能平衡

成本与性能平衡的核心逻辑是不同硬件对优化方法的支持程度不同，需充分发挥硬件优势。GPU/TPU 等加速硬件适合算子融合、模型并行等需要高并行计算的优化方法。边缘设备则需模型轻量化（剪枝、量化）+ 轻量级推理框架（如 TensorFlow Lite），避免复杂计算。CPU 服务器可选择多线程优化或内存优化（如 onnxruntime 的 CPU 优化）。

比如在 GPU 集群上部署大模型时，使用 TensorRT 进行算子融合和图优化，能显著提升推理速度；而在手机端部署时，使用量化后的模型和 MNN 框架更合适。

3.3. 实际应用中的综合决策

在实际部署中，需结合多个原则进行权衡。比如自动驾驶公司需在车载设备（边缘硬件）上部署实时目标检测模型：

• 场景导向：选择低延迟优化，如模型剪枝和量化。
• 硬件匹配：针对车载芯片的架构，使用专用优化工具（如 Nvidia 的 TensorRT 针对 GPU 优化）。
• 成本平衡：通过蒸馏轻量化模型，降低对高端硬件的依赖，控制成本。
• 扩展性：设计可动态调整的流水线，未来若更换传感器或算法，可快速适配。

这四个原则为大模型优化提供了从场景需求到技术落地的完整思考路径：以场景为起点，结合硬件和成本约束，选择灵活可扩展的方案。通过这种系统性的决策，企业既能在当下实现高效部署，又能为未来的业务增长预留技术空间。

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