大模型推理加速全链路：内存管理、编译优化、量化与并行策略
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Source: InfoQ 中文Publish time unverified
大模型推理成本已成为AI产业落地的核心瓶颈。随着模型参数规模向万亿级迈进、多模态智能体应用场景爆发，推理引擎需要应对算子实现、内存管理、量化压缩、异构调度与并行策略等多维度的技术挑战。本文整理自清华大学助理研究员金煜阳博士在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享《大模型推理加速全链路：内存管理、编译优化、量化与并行策略》。 金煜阳系统介绍了其所在实验室在大模型推理加速全链路方面的探索，覆盖从底层算子优化到上层并行策略的完整技术栈。本文将逐一展开算子级性能调优中的细粒度图层优化方法、面向异构模型结构的KV Cache内存管理、编译与运行时协同的混合精度量化、基于负载特性的CPU-GPU异构调度，以及面向动态请求场景的自适应并行策略，最后介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片生态中的实践成果。 以下是演讲实录（经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理）。 背景与挑战 人工智能的市场规模正在以超出预期的速度扩张。去年来自Precedence Research和艾瑞咨询的数据预测，到2030年全球AI市场规模将达到11万亿。但今年年初OpenAI的持续爆发，以及智能体应用的集中涌现，让这…