GPU 调度与 AI 推理成本优化（2025）
GPU 调度与 AI 推理成本优化（2025）推理服务成本受批量与并发与精度等影响，需在性能与体验之间平衡。一、批处理与并发批处理：提升吞吐但增加延迟；按场景权衡批大小。并发调度：控制并发队列与优先级，避免拥塞与抖动。二、精度与算子混合精度：FP16/BF16 在可接受损失下提升性能。算子优化：选择
推理
KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）
KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）一、部署与接口InferenceService：统一模型入口与协议（REST/gRPC）。模型格式：支持 ONNX/TensorFlow/PMML 等多格式。二、弹性与发布Autoscaling：按 QPS/并发与延迟指标伸缩副本。Canary：按权重
大模型推理性能优化实践：KV Cache、量化与并行
"面向生产的推理优化方案，总结 KV Cache 管理、模型量化与并行化策略的组合实践，并给出可验证的参数依据与取舍建议。"
AI 推理服务的可伸缩架构与成本优化
总结 AI 推理服务的吞吐与时延优化手段，覆盖并发批处理、模型并行与量化，以及自动扩缩与成本治理策略。
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）一、架构与部署模型服务：`InferenceService` 定义接口与路由；支持 REST/gRPC。资源：为 `GPU` 设置 requests/limits 与节点选择器；隔离不同模型的资源。存储：模型拉取与缓存策略，减少启动时延。
KServe 模型推理服务（Autoscaling、Canary 与性能验证）
基于 KServe 构建模型推理服务，配置自动伸缩与金丝雀发布，并通过压测与观测验证性能与稳定性。
LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
LLM 推理缓存与去重策略（Prompt Cache、Fingerprint 与验证）
通过Prompt缓存与请求指纹实现去重与命中，结合结果分片与Speculative策略降低延迟与成本，提供实现与验证方法。
FlashAttention 推理吞吐与 KV Cache 治理（2025）
vLLM/FlashAttention 推理吞吐与 KV Cache 治理（2025）一、内存与缓存KV Cache：统一管理键值缓存（KV Cache），减少重复计算与显存占用。切片：对长序列进行分块；避免单请求占满资源。二、批处理与调度Batch：合并并发请求形成批处理（Batch）；平衡吞吐与
大模型推理加速：量化、蒸馏与KV Cache
以量化、模型蒸馏与 KV Cache 为核心的推理加速路径，在保证可控事实性的前提下降低延迟与成本。
