大模型推理性能优化
LLM 推理的核心指标
首 Token 延迟（决定了用户体验）
延迟：从输入到输出最后一个 token 的延迟
吞吐量：每秒针对所有请求生成的 token 数（针对所有并发请求）
推理的性能卡点
1. KV-Cache 大小导致并发能力受限
LLM推理的过程是一个自回归的过程，前 i 次的token会作为第 i+1 次的预测数据送入模型，拿到第 i+1 次的推理token。
过程中Transformer会执行自注意力操作，为此需要给当前序列中的每个项目（无论是prompt/context还是生成的token）提取键值（kv）向量。这些向量存储在一个矩阵中，通常被称为kv cache。kv cache是为了避免每次采样token时重新计算键值向量。
对最大长度是 4096 的 LLaMa2-7B fp16 模型，服务端每创建 1 个并发，都需要大约 2GB 显存保存 kv_cache，即便是 A100 80G，能并发服务的用户也非常有限。
计算公式：
KV 缓存的总大小（以字节为单位）= （batch_size） * （sequence_length） * 2 * （num_layers） * （hidden_si
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