# KV缓存原理
原理:
  - 缓存注意力计算的Key和Value
  - 避免重复计算
  - 大幅提升速度

效果:
  - 减少计算量
  - 提高推理速度
  - 降低延迟

实现:
  - 大多数框架自动支持
  - 自动管理缓存
  - 注意内存占用

# PagedAttention
技术:
  - vLLM使用的技术
  - 分页管理KV缓存
  - 消除内存碎片

优势:
  - 提高内存利用率
  - 支持高效批处理
  - 吞吐量提升2-4倍

# 静态批处理
方法:
  - 固定批次大小
  - 等待所有请求
  - 简单直接

适用:
  - 批量任务
  - 离线处理
  - 吞吐量优先

# 动态批处理
方法:
  - 动态添加新请求
  - 完成请求立即释放
  - 提高GPU利用率

优势:
  - 提高吞吐量
  - 降低延迟
  - 更好的资源利用

实现:
  - vLLM连续批处理
  - SGLang批处理
  - 其他框架支持

# Flash Attention原理
传统Attention问题:
  - 内存占用大
  - 计算效率低
  - 限制序列长度

Flash Attention优势:
  - 减少内存占用
  - 提高计算效率
  - 支持更长序列

技术:
  - 分块计算
  - 在线softmax
  - 减少内存访问

# Flash Attention 2
改进:
  - 进一步优化
  - 更好的并行性
  - 更高的性能

应用:
  - 广泛集成
  - 自动使用
  - 显著加速

# 模型压缩
方法:
  量化:
    - INT8/INT4量化
    - 减少内存和计算
    - 加速推理
  
  剪枝:
    - 移除冗余参数
    - 减少模型大小
    - 加速推理
  
  蒸馏:
    - 知识蒸馏
    - 小模型学习大模型
    - 保持性能

# 算子融合
方法:
  - 融合多个算子
  - 减少内存访问
  - 提高效率

示例:
  - LayerNorm + GeLU融合
  - Attention融合
  - 其他融合

# GPU优化
优化方法:
  - 使用最新GPU
  - 优化CUDA配置
  - 使用TensorRT
  - 混合精度推理

配置:
  - 选择合适的GPU
  - 优化内存使用
  - 提高利用率

# 专用硬件
硬件类型:
  - NVIDIA H100/A100
  - 专用AI芯片
  - 边缘AI芯片

优势:
  - 更高性能
  - 更低功耗
  - 专用优化

# 框架选择
框架对比:
  vLLM:
    - 高性能推理
    - 连续批处理
    - 适合生产
  
  SGLang:
    - 结构化生成
    - RadixAttention
    - 工作流支持
  
  TensorRT-LLM:
    - GPU深度优化
    - 企业级性能
    - NVIDIA优化

# 框架配置
配置优化:
  - 调整批处理参数
  - 优化内存配置
  - 启用优化选项
  - 合理配置资源

# 优化流程
流程步骤:
  1: "基准测试: 测试当前性能"
  2: "识别瓶颈: 找出性能瓶颈"
  3: "选择优化: 选择优化方法"
  4: "实施优化: 实施优化措施"
  5: "验证效果: 验证优化效果"
  6: "迭代优化: 持续优化"

# 优化建议
建议:
  - 使用KV缓存
  - 启用批处理
  - 使用Flash Attention
  - 模型量化
  - 选择合适的框架
  - 优化硬件配置

# 评估指标
指标类型:
  延迟:
    - 首token延迟
    - 生成延迟
    - 端到端延迟
  
  吞吐量:
    - tokens/秒
    - 请求/秒
    - 并发能力
  
  资源利用:
    - GPU利用率
    - 内存使用
    - 成本效率

# 基准测试
测试内容:
  - 不同模型大小
  - 不同序列长度
  - 不同批处理大小
  - 不同配置

工具:
  - 性能分析工具
  - 基准测试套件
  - 监控工具