大模型推理优化与部署：FP16、INT8与KV Cache实践

概述随着大模型在推理场景的广泛落地，吞吐与延迟成为核心指标。本文以精度压缩（FP16/INT8）与 KV Cache 为切入点，给出可核验的显存估算与参数选择路径，帮助在单卡或多卡环境下稳定提升性能。为什么选择 FP16/INT8FP16：在保持较高精度的同时，将参数与激活内存占比降至 FP32 的约 50%。适合多数模型在推理时的默认选择。INT8：进一步压缩至约 25%，在注意量化误差的前提下，常用于体积受限但对精度容忍度较高的应用。可验证参数：FP32=4 字节，FP16=2 字节，INT8=1 字节；显存占用理论比例分别为 1 : 0.5 : 0.25。KV Cache 显存估算自回归模型在推理时会缓存注意力的键值对（K/V）。显存估算公式：KV 显存 ≈ 2 * L * H * D * dtype_size 字节 L：序列长度（例如 2048）H：attention 头数（例如 32）D：每头维度（hidden_size / H，例如 4096/32=128）dtype_size：数据类型字节数（FP16=2，FP32=4，INT8=1）示例（FP16）：`22048321282 = 33,554,432` 字节，约 `32MB`。该估算用于评估不同 batch、不同精度下的显存边界。参数选择建议单卡场景：优先 FP16，必要时启用 KV Cache，控制 `max_seq_len` 与 `batch_size` 的乘积不越过显存边界。多卡并行：开启张量并行/流水并行时，KV Cache 需考虑跨设备的通信开销与切分策略。INT8 部署：对注意力与 MLP 层分别进行量化校准，确保关键路径不过度损失精度。实践清单统一度量：记录 `batch_size / 序列长度 / 延迟(P50/P99) / 吞吐(tok/s)`。显存监控：对 `模型参数/激活/KV Cache` 分别做估算与实测比对，确保安全裕度。回归测试：在 FP16 与 INT8 模式下跑同一组样例，评估精度差异与延迟收益。常见陷阱KV Cache 未计入：仅估参数显存而忽略 KV Cache，导致推理中途 OOM。量化不均衡：部分层量化后延迟反而上升，应结合算子与硬件内核的适配情况调整策略。总结通过明确 dtype 的字节数与 KV Cache 的估算公式，可以在不牺牲稳定性的前提下，合理压缩显存与提升吞吐，适用于主流自回归大模型的推理场景。