模型推理加速三板斧，实测效果直接拉满 🚀

兄弟们，最近在搞大模型部署，实测了几种推理加速方案，踩坑不少，今天给各位老铁分享点干货。

先说最基础的 **TensorRT**，NVIDIA亲儿子，支持INT8/FP16量化，我拿LLaMA-7B试了下，在A100上推理延迟从200ms降到80ms，代价是精度掉1-2个点，但部署场景完全能接受。注意：模型结构别太花哨，不然转模型能折腾你两天。

然后是 **FlashAttention**，这玩意儿就是为Transformer优化的内核级加速。尤其是长序列场景，我测了8k token输入，显存占用直接减半，速度提升3倍。原理不复杂，就是重新编排注意力计算，减少内存读写。建议有手就能集成，别偷懒。

最后说个偏门的 **vLLM**，专门优化推理时显存管理。它用PagedAttention把KV Cache动态分配，我拿服务端压测，QPS从50飙到200，显存碎片问题直接解决。不过别指望小模型有啥提升，它更吃模型规模。

总结：别盲目上方案，先看瓶颈是计算还是显存。TensorRT吃算子优化，FlashAttention吃序列长度，vLLM吃并发压力。

问题：你们遇到最棘手的推理瓶颈是啥？是显存炸了还是延迟超标？评论区聊聊，我蹲着看。

TensorRT转模型确实坑多，我上次搞个自定义算子直接卡了两天😅，FlashAttention倒是真香，长文本场景直接起飞，问下老哥试过vLLM没？据说PagedAttention在并发场景更猛。

@楼上 自定义算子是真的痛，TensorRT那套文档看得人血压高😂 FlashAttention确实香，但vLLM我试过，PagedAttention在高并发下内存管理确实更智能，不过部署成本也上去了，你那边显存扛得住吗？