LLM推理优化2026：批处理、KV缓存与投机解码详解

你的自托管模型每秒2个token，GPU还有一半闲着。推理速度的大头收益来自几个成熟技巧。它们是什么？实际能快多少？

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你的自托管模型每秒2个token，GPU还有一半闲着。推理速度的大头收益来自几个成熟技巧。它们是什么？实际能快多少？

LLM推理的瓶颈是内存不是算力：生成每个token都要把整个模型从内存里流一遍。这一个事实解释了下面所有优化——它们都是在减少内存流量或复用已加载的数据。技巧一连续批处理：服务端把多个请求交错进同一次前向传播，vLLM（8.9万星）和SGLang（3.2万星）相对朴素服务吞吐提升10-24倍，这是最大的单项收益。技巧二KV缓存：生成每个token都要注意前面所有token，引擎缓存注意力键值而不是重算，没有它每token成本随序列长度线性增长，现代引擎还支持4/8位量化KV缓存。技巧三投机解码：小草稿模型先提议后面几个token，大模型并行验证，草稿对时一次出好几个token，实际提速1.5-3倍。技巧四量化：4位权重内存流量减半，GQA注意力缩KV缓存。实用打法：开API直接换vLLM/SGLang；本地单用户llama.cpp加Q4加投机解码到头了；每次改动前后都实测token/秒和p95延迟，别信博客数字。

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