AI 原生云如何实现模型推理的低延迟与高吞吐？

1. 推理加速技术

• 量化压缩：INT8/INT4 量化减少显存占用和计算量
• 投机解码（Speculative Decoding）：预测并行生成多个 token，提升生成速度
• KV 缓存共享：跨请求复用前缀缓存，降低首字生成时延（TTFT）
• PD 分离部署：Prefill 和 Decode 阶段分离部署，全局最优 prefill + 局部最优 decode

2. 性能指标

行业领先水平包括：

• 吞吐能力：单用户 TPM 达 500 万，相当于每分钟处理 8.3 万次标准问答请求
• 推理延迟：TPOT 稳定在 20ms 左右，较传统方案降低 60%
• GPU 利用率：通过智能调度，GPU 利用率从 65% 提升至 92%

3. 流量治理策略

• 长短文分桶推理：流量调度网关基于长短文分桶算法，构建跨模型集群的分流调度
• 交换机拓扑感知：构建网络拓扑感知，减少 PD group 组内 KV cache 传输耗时
• 多级高可用：支持流量隔离、故障自愈与深度可观测