摘要：当ChatGPT掀起生成式AI浪潮，越来越多企业和开发者开始探索大型语言模型（LLM）的应用价值。但随之而来的是现实挑战：动辄百亿、千亿参数的模型，不仅需要昂贵的硬件支撑，推理时的高延迟也让不少场景望而却步。如何在保证模型效果的前提下，实现“又快又省”的运行？
当ChatGPT掀起生成式AI浪潮，越来越多企业和开发者开始探索大型语言模型（LLM）的应用价值。但随之而来的是现实挑战：动辄百亿、千亿参数的模型，不仅需要昂贵的硬件支撑，推理时的高延迟也让不少场景望而却步。如何在保证模型效果的前提下，实现“又快又省”的运行？这16项关键技术，正成为突破LLM规模化应用瓶颈的核心抓手。
LLM的“大”既是优势也是负担，通过“瘦身”缩减模型规模，是降本增效最直接的路径。这一方向下，量化、剪枝、知识蒸馏等技术各有侧重，却共同指向“轻量且高效”的目标。
量化（Quantization） 堪称“性价比之王”。传统LLM参数多以32位浮点数（FP32）存储，量化技术通过降低参数精度，比如转为16位（FP16）、8位（INT8）甚至4位（INT4），在几乎不损失效果的前提下，将内存占用减少一半到八成。以GPT-3为例，FP32精度下显存需求超300GB，而INT8量化后可压缩至75GB左右，普通GPU也能勉强运行。如今主流框架如PyTorch、TensorRT均支持量化操作，部分模型甚至能实现“零成本量化”，成为中小团队部署LLM的入门必备。
剪枝（Pruning） 则是“去芜存菁”。模型训练完成后，存在大量冗余参数，有些权重接近零，对输出影响微乎其微。剪枝技术通过删除这些“无用”参数，缩减模型体积。按粒度不同，可分为结构化剪枝（删除整个神经元或层）和非结构化剪枝（删除单个参数）。结构化剪枝兼容性更强，能直接提升推理速度；非结构化剪枝压缩率更高，但需专用硬件支持。比如Meta的LLaMA模型经剪枝后，参数从700亿缩减至350亿，推理速度提升40%，而问答准确率仅下降2%。
知识蒸馏（Knowledge Distillation） 是“小模型学大模型”。用效果好但体积大的“教师模型”指导小的“学生模型”训练，让学生模型模仿教师的输出分布和决策过程。这种方式能让小模型（如10亿参数）达到大模型（如1000亿参数）80%以上的效果，而推理速度提升5-10倍。谷歌的T5模型通过蒸馏得到的T5-small，在文本摘要任务中速度比原模型快6倍，却能保持75%的性能。如今蒸馏技术还衍生出“多教师蒸馏”“增量蒸馏”，进一步提升学生模型的效果。
LoRA（低秩适配） 和权重共享（Weight Sharing） 则从参数复用角度做文章。LoRA不修改原模型权重，而是在关键层插入低秩矩阵，通过微调这些小矩阵实现模型适配，参数增量仅为原模型的1%-10%。比如给GPT-3微调一个专业领域模型，用LoRA只需训练几百万参数，成本降低90%以上。权重共享则让模型不同层或不同任务共用同一组参数，典型如GPT-2的Transformer层共享权重，在不影响效果的前提下减少了30%的参数存储。
LLM的核心计算开销集中在注意力机制和张量运算，优化这两个环节，能从根本上提升运行效率。闪存注意力、稀疏注意力等技术的出现，彻底改变了计算资源的利用方式。
闪存注意力（Flash Attention） 是近年来的“明星技术”。传统注意力机制计算时，需要将整个键值对（KV）矩阵加载到显存，当序列长度超过1万时，显存占用会呈平方级增长。Flash Attention通过分块计算和显存-内存数据交换优化，将注意力计算的时间复杂度从O(n²)降至O(n²)但常数项大幅降低，同时显存占用减少3-5倍。在长文本生成任务中，Flash Attention能让LLaMA-7B模型处理16K长度的文本，推理速度比传统方法快2倍，显存占用仅为原来的1/3。如今Flash Attention 2.0进一步提升并行效率，成为长文本场景的标配。
稀疏注意力（Sparse Attention） 则是“抓重点”。传统注意力计算每个token与所有其他token的关联，而稀疏注意力只计算与“重要token”的关联，比如相邻token、关键词token等。按稀疏模式不同，有局部注意力（只关注窗口内token）、固定模式注意力（如对角线注意力）等。比如GPT-3的稀疏版本仅计算1/10的注意力权重，推理速度提升8倍，而语言生成质量基本不变。对于代码生成、文档总结等长序列任务，稀疏注意力能有效平衡效率与效果。
分页注意力（Paged Attention） 是长文本处理的“新方案”。借鉴操作系统的分页机制，将KV-Cache分成固定大小的“页”，只把当前需要的页加载到显存，其余存储在内存中。这种方式解决了长序列下KV-Cache显存爆炸的问题，让模型能处理10万甚至百万token的超长篇文本。Anthropic的Claude 2采用分页注意力后，支持10万token输入，能直接处理整本书籍的总结任务，而显存占用控制在合理范围。
混合精度推理（Mixed Precision Inference） 则是“高低搭配”。将模型不同层或不同参数分别用FP16、BF16（脑浮点数）、INT8等精度存储和计算，在关键层保留高精度保证效果，在非关键层用低精度提升速度。比如英伟达的A100 GPU支持BF16精度，能在比FP32快2倍的同时，保持几乎相同的精度。混合精度推理已成为主流LLM框架的默认选项，实现了“速度与效果”的双赢。
推理阶段的延迟直接影响用户体验，预测解码、早停等动态策略，通过减少无效计算步骤，让模型“该快则快，该停则停”。
预测解码（Speculative Decoding） 是“先猜后验”。用一个小的“草稿模型”（如10亿参数）快速生成一段草稿文本，再让大模型（如1000亿参数）验证并修正草稿。由于草稿模型速度快，且大模型只需验证而非从头生成，整体推理速度可提升2-3倍。谷歌的PaLM采用这种方式后，文本生成延迟从500ms降至200ms，而内容质量无明显下降。如今预测解码还发展出“多步预测”“自适应草稿长度”等优化，进一步提升效率。
早停/令牌级剪枝（Early Exit / Token-Level Pruning） 是“见好就收”。在模型推理时，对于简单的token（如常见词汇、标点），可以提前终止其在深层网络的计算，直接输出结果；对于复杂token（如专业术语），则让其经过完整网络计算。比如在BERT模型中加入多个“出口层”，简单句子在第3层就输出，复杂句子则到第12层。这种动态终止策略能减少30%-50%的计算量，推理速度提升显著，尤其适合问答、分类等任务。
批处理与动态批处理（Batching & Dynamic Batching） 是“拼车出行”。将多个用户的请求合并成一个批次进行推理，能最大化GPU计算单元的利用率。静态批处理需要等待足够多的请求再处理，可能增加延迟；动态批处理则根据请求到达时间灵活调整批次大小，平衡吞吐量与延迟。比如模型服务框架Triton Inference Server支持动态批处理，在高峰期能将GPU利用率从50%提升至90%，同时保证延迟不超过100ms。
当模型规模超过单卡显存限制，或需要支撑高并发请求时，分布式技术和模型服务优化就成为关键。
张量并行（Tensor Parallelism） 是“分拆计算”。将模型的每一层参数拆分到多个GPU上，每个GPU只计算部分参数的张量运算，再通过通信汇总结果。比如将一个1000亿参数的模型层拆到4个GPU上，每个GPU只需处理250亿参数。张量并行适合模型单层参数过大的场景，能突破单卡显存限制，但需要频繁的跨卡通信，对硬件带宽要求较高。
流水线并行（Pipeline Parallelism） 是“分工协作”。将模型的不同层分配到不同GPU上，每个GPU负责处理一个或几个层的计算，请求像流水线一样在GPU间传递。比如将Transformer的编码器层分配到GPU1，解码器层分配到GPU2，GPU1处理完后将结果传给GPU2继续计算。流水线并行减少了跨卡通信量，适合模型层数多的场景，但存在“气泡问题”（部分GPU等待数据时闲置），需要通过“微批次”技术优化。
模型服务优化（Model Serving Optimization） 则是“工程细节决定成败”。包括模型编译优化（如TensorRT的TensorRT-LLM、TVM的自动优化）、请求调度算法（如优先级调度、负载均衡）、显存管理（如动态显存分配、显存池）等。比如TensorRT-LLM通过算子融合、量化感知训练等优化，能让GPT-4的推理速度提升3倍；而显存池技术能让多个模型共享同一块显存，减少内存浪费。这些工程化优化虽不显眼，却能让模型部署效率提升一个量级。
单一技术的优化空间有限，如今LLM降本增效正走向“多技术融合”。比如将量化与剪枝结合，先剪枝删除冗余参数，再量化压缩剩余参数，能实现“1+1>2”的效果；将LoRA与知识蒸馏结合，用蒸馏后的小模型做LoRA微调，成本进一步降低。未来，随着硬件（如专用AI芯片、存算一体架构）与软件（如动态优化框架、自动机器学习）的协同发展，LLM的运行成本可能会降至当前的1/10甚至1/100。
掌握这些技术，不仅能解决当下LLM部署的“成本焦虑”和“速度痛点”，更能打开新的应用场景：在边缘设备（如手机、物联网设备）上运行轻量LLM，实现本地化智能；为中小企业提供低成本的AI服务，推动AI普惠；支撑高并发的实时对话系统，提升用户体验。从技术突破到规模化落地，这16项“降本增效术”，正在让大型语言模型真正走进现实，成为驱动各行各业创新的核心动力。
来源：码韵匠道