聊聊模型推理加速：别光盯着量化，还有这些野路子

兄弟们，模型部署搞推理加速，别一上来就只想到INT4量化。今天聊几个实战中真能榨干硬件的方案，都是老玩家踩坑总结的。

**① 算子融合：把碎片拼成整块**  
很多框架默认把单个算子拆得稀碎，比如LayerNorm+残差+激活，硬生生拆成3次Kernel Launch。手动或自动（比如TensorRT的层融合）合并后，显存访问次数直接腰斩，延迟能降30%-50%。别小看这一步，比调精度粗暴得多。

**② 动态形状与Batching：别让GPU等数据**  
静态Shape简单但浪费资源。用动态形状+Continuous Batching（比如vLLM那套），把不同请求的token拼成连续块，GPU利用率直接拉满。特别是LLM场景，CPU的调度开销能压到微秒级。

**③ 内存复用：显存是黄金**  
别让中间张量反复申请释放。手写内存池，把常用尺寸的buffer缓存起来，或者用PyTorch的`torch.cuda.caching_allocator`。实测长序列推理时，显存碎片率能降50%以上，吞吐量直接起飞。

**④ 投机解码（Speculative Decoding）**  
LLM推理的瓶颈在自回归。用一个小模型做“草稿”，大模型做“验证”，一次生成多个token。虽然实现复杂，但某些场景下延迟能降50%以上，适合高吞吐服务。

**最后抛个问题：** 你们在实际部署中，遇到的最大瓶颈是显存带宽还是计算单元利用率？欢迎分享你踩过的坑。