掌握大语言模型推理优化的路线图

本文介绍了大语言模型推理优化的核心方法，包括预填充和解码两个阶段的性能瓶颈分析。KV缓存、PagedAttention和前缀缓存等内存管理策略，结合批处理和注意力优化，可显著提升吞吐量和降低延迟。vLLM默认实现PagedAttention，而前缀缓存可减少RAG流程中的冗余计算。