模型推理加速的3个野路子，实测省一半算力💰

兄弟们，最近在折腾大模型部署，踩了不少坑，分享几个实测有效的优化技巧，直接甩干货：

1️⃣ **量化别只盯着INT8**  
很多人上来就搞INT8量化，结果掉点严重。试试混合精度：敏感层留FP16，非敏感层压到INT4，用NVIDIA的TensorRT或ONNX Runtime跑，吞吐能提40%+（实测Llama2-7B）

2️⃣ **Attention剪枝有门道**  
别一刀切删头，用SparseGPT或Wanda看权重重要性。我干掉40%的冗余注意力头，精度只掉0.3%，解码速度翻倍。注意：长文本任务别剪太狠，容易崩上下文。

3️⃣ **动态batch + 缓存**  
别傻傻固定batch size。用vLLM或TGI的continuous batching，请求多时自动堆叠，空闲时释放。再给热门prompt开KV-cache预热，首token延迟从800ms降到120ms。

这些技巧在A100和消费卡（3090/4090）上都试过，吃内存的模型（比如Qwen-72B）效果尤其明显。

最后问一嘴：你们在优化时，是优先保精度还是提吞吐？遇到过量化炸模型的玄学问题吗？评论区唠唠🔥