大模型推理优化关键技术及应用实践研究报告（2026年）_65页_3mb

大模型推理优化关键技术及应用实践研究报告总结

核心内容

大模型推理优化是推动人工智能技术从实验室走向产业应用的关键环节，承载着将模型能力转化为实际业务价值、平衡服务质量与成本投入的核心使命。随着生成式AI、智能体（Agent）、多模态交互等技术的快速发展，推理需求呈现指数级增长，成为企业规模化落地的关键瓶颈。本报告系统梳理了大模型推理优化的技术路径与落地实践，提出了从单点优化到“模型-架构-场景”协同优化的发展方向，并结合多个行业案例验证了技术落地价值。

主要观点

1. 大模型推理优化目标：在满足服务等级目标（SLO）的前提下，通过技术手段与工程实践，实现推理性能、成本与效果的多目标协同优化，支撑大模型的规模化、可持续化商业落地。
2. 主要挑战：
   • 多样化场景适配：包括低时延、高并发、流量波动和长上下文等。
   • 算力成本平衡：需在高性能与低成本之间找到最优解，实现算力资源的动态调度与复用。
   • 模型特性与需求的适配：模型架构、能力与参数的快速演进，要求推理基础设施具备前瞻性与灵活性。
3. 优化技术路径：分为模型、引擎、系统三级，分别从模型结构、执行效率、资源调度等方面展开。

关键信息

模型层面

• 模型压缩：通过量化、剪枝、蒸馏等技术，降低模型存储与计算需求，同时保持较高精度。当前趋势为“无重训练压缩”和“自适应压缩”。
• MoE架构：混合专家模型通过“按需激活”的稀疏计算模式，显著降低计算负载。优化方向包括专家细粒度分割、动态负载均衡、通信调度等。
• 算法优化：注意力机制改造（如MLA）和解码并行加速（如Speculative Decoding、Multi-Token Prediction）是当前模型提效的重点。

引擎层面

• 显存优化：通过PagedAttention、Prefix Caching和KV Cache卸载等技术，提升显存利用率与推理吞吐量。
• 计算优化：算子融合、FlashAttention、DeepGEMM等技术提升硬件计算单元的利用率。
• 并行加速：包括数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水线并行（PP）、专家并行（EP）与序列并行（SP），形成混合并行策略以实现性能最优化。
• 批调度优化：动态批处理与连续批处理策略应对请求序列长度差异，提升GPU利用率与整体吞吐。

系统层面

• PD分离架构：将预填充与解码阶段解耦，实现计算与存储的高效协同，提升系统吞吐与资源利用率。
• AF分离架构：将注意力与前向反馈模块拆分至不同计算节点，解决异构资源调度与计算冲突问题。
• 系统调度策略：包括缓存亲和性调度、负载感知调度、故障感知与容错调度，保障推理服务的稳定性与效率。
• 高性能存储：构建“HBM-DRAM-SSD”三级存储体系，实现KV Cache的多级缓存管理与高效流转。

应用实践

• 前期实践：聚焦平台功能完备，实现从模型调优到服务化交付的全流程贯通。
• 现状与趋势：从单点优化走向系统级协同优化，PD分离架构成为主流。
• 典型案例：
  • 金融领域：通过KV Cache预热，实现舆情分析时延从10分钟降至10秒，准确率提升至80%以上。
  • 运营商领域：优化模型推理服务以支持大规模并发与低时延。
  • 电力领域：实现对复杂任务的高效处理，支持长上下文推理。
  • 司法检察领域：提升推理效率，支持多模态与长序列处理。
  • 农业领域：优化模型在边缘设备与云端协同推理的性能表现。

技术与产业展望

• 未来方向：构建更具性价比与自适应性的推理基础设施，推动“模型-架构-场景”的深度融合与协同演进。
• 趋势：以KV Cache为核心的架构优化与结合MoE特性的系统架构设计成为主流。
• 建议：加快推理优化技术的标准化与平台化，提升推理服务的可扩展性与兼容性，推动大模型在更多场景落地。

关键技术与方案对比

总结

大模型推理优化技术正从单一性能提升向多目标协同演进，PD与AF分离架构成为推动系统级优化的关键路径。随着MoE、多模态、超长上下文等技术的普及，推理基础设施需具备更高的灵活性与适应性。未来，结合多级存储、智能调度、动态资源分配等技术，构建高效、经济、可扩展的推理系统，将是大模型实现规模化商业落地的核心保障。