第五章 高效推理：量化、批处理与推理引擎“一个未经优化的大模型，就像一辆没装涡轮的超跑 —— 潜力巨大，但油耗惊人。”—— 本书作者_abab5.1 为什么需要推理优化？—— 从成本与体验双视角大模型推理的核心矛盾是“性能需求” 与 “资源成本” 的平衡。以 Qwen-7B 为例（FP16 精度，无任何优化）：模型存储：≈14 GB（FP16 权重，每个参数 2 字节）显存占用：≈22 GB（含模型权重 + KV Cache + 中间计算张量，8K 上下文）生成速度：≈10 token/s（单请求，A100 80G）并发能力：≈5~8 个请求 / 秒（A100 80G，无批处理）成本估算：A100 小时租金 ≈5 美元，支持 100 并发需 12~15 张 A100，日成本 ≈1440 美元而经过量化 + 推理引擎 + 批处理三重优化后：
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![[C++]内存管理：串顺序存储的内存回收](http://pic.xiahunao.cn/yaotu/[C++]内存管理：串顺序存储的内存回收)
