大模型推理优化关键技术及应用实践研究报告（2026年）

大模型推理优化关键技术及应用实践研究报告（2026年）总结

一、大模型推理优化概况

• 大模型推理成为新的落地焦点：随着生成式AI、智能体（Agent）、多模态交互等技术的爆发式发展，大模型推理需求呈现指数级增长。2025年全球大模型推理计算量较上年提升100倍以上，推理预算持续攀升，成为企业规模化落地的关键瓶颈。不同场景对推理服务的差异化诉求（低时延、高并发、长上下文处理）日益凸显，传统单点优化技术已难以应对“效果-性能-成本”的多目标协同，亟需构建全链路、系统性的推理优化体系。
• 大模型推理优化的概念与目标：大模型推理优化是指在保障模型服务等级目标（SLO）的前提下，通过一系列覆盖模型、引擎、系统（软/硬件）及服务全链路的技术手段与工程实践，系统性提升推理性能、降低运营成本的过程。其核心目标在于兼顾“效果-性能-成本”的协同优化，实现三者之间的动态平衡与最优权衡，从而支撑大模型技术规模化、可持续化的商业落地。
• 大模型推理优化的主要发展阶段：
  • 功能集成阶段：实现推理服务的功能完备与可扩展，通过集成模型管理、部署调度、接口服务、运行监控等功能，打通从“训练输出模型”到“推理提供服务”的全流程链路。
  • 初步性能提效阶段：实现服务局部性能提升与推理单点优化，通过压缩技术精细化和并行策略、显存优化、计算优化、批调度优化等实例内推理优化技术演进，实现服务请求计算效率的提升。
  • 深化提效与经济落地阶段：实现场景协同优化与系统架构重构，结合模型特性与场景需求，以SLO为导向，推动“模型-架构-场景”的协同优化。预填充-解码（PD）分离、KV Cache多级存储、混合专家（MoE）分布式架构、注意力-前向反馈（AF）分离等新型系统架构成为主流。
  • 深度融合与变革阶段：构建更具性价比与自适应性的推理基础设施，通过自适应感知、系统级兼容性设计、全链路成本压缩等方式，推动推理服务与业务场景深度融合，形成具备自优化、高兼容、低能耗的新一代推理体系。
• 大模型推理的核心目标：初期聚焦单一指标的性能提升（如时延、吞吐），当前目标为面向SLO约束的多目标协同优化（系统有效吞吐、成本压缩与效果保障的综合最优）。

二、大模型推理的主要挑战

• 多样化场景的适配：不同场景对推理服务的核心诉求存在显著差异，形成了以低时延、高并发、流量波动与长上下文为代表的四大典型场景。
• 高质量算力需求与成本控制的平衡：复杂场景对算力的性能、稳定性提出严苛要求，同时推理阶段持续的算力消耗已成为企业核心成本负担，如何高效有机复用起存量算力、适配异构算力资源、实现跨场景协同调度，成为破解这一矛盾的关键。
• 模型特性与发展需求的适配：大模型技术正处于高速迭代期，其架构与能力的演进日新月异，工程化方案必须具备高度的前瞻性与灵活性，能够快速适配新型模型的计算与存储特性，避免成为性能瓶颈，制约模型能力的充分释放。

三、大模型推理优化关键技术

• 模型层面：
  • 模型压缩：通过量化、知识蒸馏、剪枝和稀疏化等方法，在尽可能保持模型性能的前提下，显著降低模型的存储占用和计算需求。大模型压缩技术逐步向“无重训练压缩”与“自适应压缩”演进。
  • MoE架构：混合专家（Mixture of Experts, MoE）模型架构以“按需激活”的稀疏计算模式，为推理优化提供了新的思路。专家细粒度分割与动态负载均衡是MoE模型的主要优化趋势。
  • 算法优化：注意力机制改造（如MQA、GQA、MLA）与解码并行加速（如投机采样、多Token预测）是当前模型提效热点。
• 引擎层面：
  • 显存优化：PagedAttention、Prefix Caching、KV Cache卸载等技术，高效管理随序列长度线性增长的KV Cache，避免显存浪费、碎片化与容量溢出。
  • 计算优化：算子融合、内核级优化等技术，提升硬件计算单元的利用率，通过减少冗余浮点运算与内存访问开销，突破大模型推理中的计算与带宽瓶颈。
  • 并行加速：数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水线并行（PP）、专家并行（EP）、序列并行（SP）等并行策略，通过多维度并行方法提升系统吞吐率、降低显存压力。
  • 批调度优化：动态批处理、连续批处理、分块预填充（Chunked-Prefills）等技术，通过智能组织和处理推理请求队列，尤其应对推理解码阶段输出长度不定的特性。
• 系统层面：
  • PD分离架构：预填充-解码（Prefill-Decode, PD）分离式推理架构通过结构性解耦，将推理过程拆分为预填充与解码两个独立阶段，从根本上缓解计算资源与内存带宽的冲突。PD分离架构面临传输开销、显存压力、缓存协同复杂等挑战，业界提出多层次优化路径。
  • AF分离架构：在MoE架构模型的推理场景中，注意力（Attention）层与前向反馈（Feedforward）层呈现出显著的计算特征差异，AF分离（Attention–Feedforward Disaggregation, AFD）架构通过在系统层面将Attention模块与Feedforward模块拆分至不同计算节点，使两类任务可独立优化并并行执行。
  • 系统调度策略：缓存亲和性调度、负载感知调度、故障感知与容错调度等策略，协调着整个推理系统的运行效率，使推理系统在满足SLO要求的同时，最大化算、网、存的资源利用率，最小化成本与长尾延迟，并能动态应对请求异构性与节点故障。
  • 高性能存储：构建智能、高效的多级存储体系，已成为保障推理服务性能与经济效益的必经之路。“HBM-DRAM-SSD”构成的三级动态存储架构，将KV Cache依据访问特性与生命周期，智能调度于不同层级的存储介质中，实现性能与容量的最优平衡。

四、大模型推理优化应用实践

• 前期：聚焦平台功能完备：产业界普遍聚焦于构建功能完备的推理服务平台，以实现从模型调优到部署推理、服务化交付的全流程贯通。平台体系化能力初步形成，功能从通用大语言模型部署扩展至多场景、多模态服务，能力向标准化与易用化方向深化。
• 现状和趋势：方案迭代，从单点优化走向系统优化：
  • 单点优化：模型压缩工具与推理引擎是两大关键方向，具有轻量化、易实现、落地快的特点，但优化空间有限、难以应对多场景复杂需求。
  • 协同优化基础：PD分离开启“模型-架构-场景”协同优化新篇章：PD分离式推理架构逐渐成熟，场景落地显著加速，2024年陆续推出了DistServe、Splitwise、TetriInfer和MemServe等PD分离式推理架构方案。
  • 协同优化趋势一：以KV Cache为核心的架构优化：以Mooncake、Dynamo、UCM等为代表的工业级方案迭出，以上方案均在PD分离架构基础上，提出针对KV Cache的“存储-计算-调度”方案，持续推动以KV Cache为核心的推理系统路线演进。
  • 协同优化趋势二：结合MoE模型特性的架构优化：以DeepSeek、MegaScale-Infer、Step-3等为代表的工业级方案持续推出，以上方案基于PD分离的系统架构，同时针对MoE模型结构在系统层面实现协同优化，进一步细化提出了AF分离架构。

五、大模型推理优化典型案例

• 金融领域：某金融清算机构在智能客服、舆情分析、会议纪要生成等场景中，通过引入华为的AI推理加速与存储优化一体化方案，实现了大模型在金融场景下的高性能、低成本落地。
• 运营商领域：九天人工智能平台针对大模型推理业务规模化扩张中的核心痛点，构建全栈优化体系，从架构层、系统层与算子层三个层次制定优化策略，实现训推一体、PD分离、算子融合等技术，推动更多行业大模型实现高效、稳定、低成本的规模化应用。
• 电力领域：中国电力科学研究院面向中压配网检修业务，从模型、推理引擎、调度层三大关键层面构建全链路优化方案，系统涵盖数据采集、预处理、模型、推理引擎、调度与业务应用多层级，实现技术与业务深度融合。
• 司法检察领域：某人民检察院打造“数字检察”地标性工程，构建覆盖智能问答、案卡填充、卷宗分析等场景的智能化平台，通过“以存助算”架构创新、长序列数据处理创新、知识库动态更新机制，大幅提升了智能问答、案卡回填与卷宗分析等场景的处理效率。
• 农畜领域：某养殖场通过引入百度AI推理加速方案，从模型、推理引擎、调度层三大关键层面构建全链路优化方案，实现智能监控饲养员作业业务特性，突破当前系统存在的延迟、漏报问题。

六、展望

大模型推理优化正朝着“协同化、智能化、场景化”的方向深度演进，技术突破与产业需求的深度耦合将重塑推理服务生态。未来，“模型-架构-场景”协同优化将成为核心范式，异构算力与解耦架构将走向精细化协同，自适应调度与智能化推理将成为主流，多模态与长序列推理优化将迎来突破，性能评估与优化的标准化进程将加速。