深度剖析！大模型推理系统的关键技术与架构演进

本文从背景、研究目的和结论三个角度对大模型推理系统的关键技术进行了总结。背景方面，随着生成式预训练变换器（GPT）等大模型的参数规模和上下文窗口急剧增长，推理过程从单纯的计算问题演变为涉及分布式系统、异构硬件和高维显存管理的复杂系统工程，核心瓶颈从算力受限转向显存带宽和容量受限的“内存墙”问题。研究目的上，文章旨在从显存管理、算子优化、系统架构、并行策略、算法加速及引擎生态等多个维度，深度剖析大模型推理的关键技术路线，揭示其演进逻辑与未来趋势。结论指出，大模型推理技术正从“可用”向“极致高效”演进，架构解耦（如预填充-解码分离）、软硬协同设计、算法与系统融合以及端云协同成为必然趋势；技术选择需依据业务形态，例如高并发对话业务追求极致ROI，而长文档分析则注重灵活性与性能平衡。