详解大模型推理部署中的成本、延迟、吞吐、批处理、KV Cache、模型路由和国产硬件适配策略。
性能指标
TTFT、吞吐、并发、显存占用、KV Cache 命中率和失败率都需要监控。
优化手段
批处理、前缀缓存、量化、路由、流式输出和冷热模型分层。
国产适配
算子库、编译器、低精度支持和框架兼容决定国产硬件效果。
落地建议
上线前用真实业务 prompt 做压测，而不是只看单轮 benchmark。
当 Agent 和多轮任务增加 Token 消耗，推理部署效率直接决定 AI 应用是否具备商业可行性。
详解大模型推理部署中的成本、延迟、吞吐、批处理、KV Cache、模型路由和国产硬件适配策略。
TTFT、吞吐、并发、显存占用、KV Cache 命中率和失败率都需要监控。
批处理、前缀缓存、量化、路由、流式输出和冷热模型分层。
算子库、编译器、低精度支持和框架兼容决定国产硬件效果。
上线前用真实业务 prompt 做压测，而不是只看单轮 benchmark。