1. 核心结论

• 推理加速技术降低模型响应延迟和成本
• 包括量化、KV Cache 优化、投机解码、批处理等
• 选择加速方法需要平衡速度、质量和兼容性

2. 基础概念

推理加速：提升模型推理速度的技术集合 量化推理：使用低精度计算加速推理 投机解码：用小模型辅助大模型加速生成 连续批处理：动态合并多个请求提升吞吐量

3. 实战场景

• 实时 AI 服务
• 大规模部署
• 端侧推理
• 成本优化

4. 关联笔记

• vLLM
• 本地模型部署
• GPU基础