模型推理加速：分批推理与 KVCache 技术深度解析 大家好，今天我们来深入探讨如何通过分批推理（Batch Inference）和 KVCache（Key-Value Cache）技术来优化模型推理的延迟问题。在大型语言模型（LLM）等领域，模型推理的延迟直接影响用户体验和系统吞吐量。因此，掌握这些优化技术至关重要。 问题背景：模型推理延迟的瓶颈 在深入优化技术之前，我们先来了解模型推理延迟的主要瓶颈： 计算复杂度： 复杂的模型架构，特别是 Transformer 架构，包含大量的矩阵乘法和注意力机制，计算量巨大。 内存带宽限制： 模型参数和中间结果需要在内存和计算单元（GPU/TPU）之间频繁传输，内存带宽成为瓶颈。 顺序依赖性： 某些模型（如自回归模型）的生成过程具有内在的顺序依赖性，每一步都需要前一步的输出作为输入，限制了并行性。 IO 瓶颈： 从磁盘加载模型以及输入数据到内存也存在IO瓶颈. 分批推理（Batch Inference）：并行处理，提高吞吐量 分批推理是指将多个独立的输入样本组合成一个批次，一次性输入到模型中进行推理。这样可以充分利用计算资源的并行性，提高吞吐 …