本文探讨了大语言模型(LLM)推理优化的关键技术。核心挑战在于自回归生成过程导致的计算效率低下，重点分析了KVCache显存占用、ContinuousBatching动态调度、PagedAttention分页管理等优化方案。文章指出推理分为Prefill和Decode两个性能特征不同的阶段，需要分别优化计算和访存效率。同时讨论了量化技术在降低部署成本中的作用，并强调线上服务需平衡吞吐与延迟指标。最