The Hidden Bottlenecks in LLM Inference and How to Fix Them

大语言模型推理中的隐藏瓶颈及其解决方法

文章来自：https://www.digitalocean.com/community/conceptual-articles/bottlenecks-llm-inference-optimization

许多团队在扩展大语言模型工作负载时都会遇到同样的困扰：他们购买了更快的GPU，部署了更大的推理集群，却仍然无法达到延迟或吞吐量的目标。原因很简单：大语言模型的推理性能并非由单一组件决定，而是取决于整个服务栈，从分词和提示预处理，到KV缓存管理、GPU调度以及令牌流式传输。实际上，推理速度慢往往是一个系统层面的问题。