为什么大语言模型推理需要专门的推理加速框架？

1. 自回归生成的串行瓶颈

• 大语言模型以自回归方式逐 token 生成，每生成一个 token 都需要一次完整的模型前向计算
• 生成一段长文本意味着数百次串行前向传递，GPU 计算单元在等待显存数据搬运时大量闲置

2. KV 缓存带来的显存压力

• 推理过程中需缓存所有历史 token 的键值（Key-Value）状态，KV 缓存随序列长度线性增长
• 在批量并发场景下，显存成为限制并发数与批大小的最硬约束

3. 变长请求导致的算力浪费

• 不同请求的回复长度差异很大，传统静态批处理需等待批次内最慢的请求完成才能开始下一批
• 短请求被迫排队，GPU 在等待期间利用率低

4. 落地成本驱动

• 当模型能力普遍达到"可用"阈值后，每 token 推理成本、响应延迟与吞吐量直接决定商业化可行性
• 专门的推理加速框架通过系统性优化，将原本"跑不动、跑得慢、跑不起"的模型变成可高效服务的推理服务