大模型学习（一）：推理引擎

快速入门

环境准备

• 显卡：NVIDIA Geforce 3060(12GB)
• OS：Windows11专业版
• 显卡驱动：
  nvidia-smi查看显卡驱动
  
• 使用conda创建python环境

推理引擎的好处

操作系统角色	推理引擎角色
内存分配	GPU内存管理
进程调度	请求批处理与调度
虚拟内存	KV缓存分页（PagedAttention）
设备驱动	CUDA算子优化
文件系统缓存	前缀缓存
多进程隔离	多租户服务

没有推理引擎的情况

# 朴素方法：直接模型执行
model = load_model("llama-7b")  # 14GB GPU内存

for request in requests:
    output = model.generate(request)  # 一次一个
    # GPU利用率：10-20%
    # 吞吐量：10 tokens/秒
    # 内存：KV缓存浪费

使用推理引擎的情况

# 优化方法：推理引擎管理一切
engine = InferenceEngine(
    model="llama-7b",
    tensor_parallel=2,           # 跨GPU分割
    max_batch_size=64,           # 批处理请求
    kv_cache_policy="paged",     # 高效内存
)

# 引擎处理：
# - 持续批处理（动态添加/移除请求）
# - KV缓存管理（PagedAttention）
# - 内存优化（量化、卸载）
# - 并行性（跨设备的TP、PP）
#
# GPU利用率：80%+
# 吞吐量：1000+ tokens/秒
# 内存：高效共享