1. 業(yè)務(wù)需求優(yōu)先級(jí)：明確延遲敏感型（如實(shí)時(shí)對(duì)話(huà)）與吞吐優(yōu)先型（如批量生成）場(chǎng)景的差異；

2. 技術(shù)創(chuàng)新突破：通過(guò)算法改進(jìn)（如投機(jī)采樣）與硬件升級(jí)（如存算一體）擴(kuò)展帕累托前沿；

3. 自動(dòng)化調(diào)優(yōu)工具：減少人工試錯(cuò)成本，提升優(yōu)化效率。

  最終目標(biāo)是通過(guò)系統(tǒng)化優(yōu)化，無(wú)限逼近當(dāng)前技術(shù)條件下的性能極限，為大模型推理服務(wù)的高效落地提供可持續(xù)的技術(shù)支撐。下圖展示了安擎在大模型推理業(yè)務(wù)調(diào)優(yōu)中的系統(tǒng)方法論、實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證流程以及適配DeepSeek系列模型的AI服務(wù)器產(chǎn)品落地路徑。

帕累托最優(yōu)解是經(jīng)濟(jì)學(xué)與多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域的核心范式，描述了一種資源分配的理想狀態(tài)：在有限資源約束下，任何試圖提升某一目標(biāo)的調(diào)整必然導(dǎo)致其他目標(biāo)的降級(jí)。在大模型推理場(chǎng)景中，其被用于平衡吞吐量（Throughput）、延遲（Latency）、并發(fā)（Concurrency）等多維度沖突，尋找非支配性最優(yōu)解集（Non-dominated Solutions），即帕累托前沿（Pareto Frontier）。 

二、逼近帕累托前沿的算法與工程路徑

1.多目標(biāo)優(yōu)化算法體系

· 進(jìn)化算法（Evolutionary Algorithms）

NSGA-II：通過(guò)非支配排序（Non-dominated Sorting）與擁擠度比較（Crowding Distance）篩選解集，支持高維參數(shù)空間優(yōu)化。

適用場(chǎng)景：需探索離散-連續(xù)混合參數(shù)空間（如Batch Size ∈ {4,8,16}, 學(xué)習(xí)率 ∈ [1e-5,1e-3]）。

· 貝葉斯優(yōu)化（Bayesian Optimization）

MOBO（Multi-Objective Bayesian Optimization）：基于高斯過(guò)程代理模型與改進(jìn)的采集函數(shù)（如EHVI），高效探索帕累托前沿。

適用場(chǎng)景：目標(biāo)函數(shù)計(jì)算代價(jià)高昂（如單次推理實(shí)驗(yàn)耗時(shí)>1小時(shí)）。

· 梯度下降法擴(kuò)展

MGDA（Multiple Gradient Descent Algorithm）：通過(guò)求解目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)梯度方向，收斂至帕累托穩(wěn)態(tài)點(diǎn)。

局限性：需目標(biāo)函數(shù)可微且凸性假設(shè)較強(qiáng)，適用于連續(xù)參數(shù)優(yōu)化。

吞吐-延遲-并發(fā)聯(lián)合優(yōu)化的大模型推理業(yè)務(wù)調(diào)優(yōu)系統(tǒng)化框架

一、核心優(yōu)化目標(biāo)與矛盾分析

1.指標(biāo)定義與矛盾點(diǎn)

吞吐量（Throughput）：單位時(shí)間處理請(qǐng)求數(shù)（QPS）或生成Token數(shù)（TPS），與計(jì)算并行度強(qiáng)相關(guān)。

延遲（Latency）：首Token延遲（TTFT）和生成延遲（TPOT），影響用戶(hù)體驗(yàn)。

并發(fā)（Concurrency）：同時(shí)處理請(qǐng)求數(shù)，受顯存容量、計(jì)算資源分配限制。

矛盾本質(zhì)：顯存帶寬（Memory-Bound）與計(jì)算資源（Compute-Bound）的競(jìng)爭(zhēng)，需通過(guò)軟硬件協(xié)同打破瓶頸。

2.場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的優(yōu)先級(jí)排序

實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景（如對(duì)話(huà)）：延遲敏感 → 優(yōu)先優(yōu)化TTFT（首Token延遲），允許適度犧牲吞吐。

批量處理場(chǎng)景（如內(nèi)容生成）：吞吐優(yōu)先 → 最大化Batch Size，容忍較高延遲。

混合負(fù)載場(chǎng)景：動(dòng)態(tài)調(diào)度策略，按請(qǐng)求類(lèi)型分流處理。

2.算力資源擴(kuò)展

混合精度計(jì)算：FP16/FP8訓(xùn)練 + INT8推理，利用Tensor Core加速。

硬件拓?fù)鋬?yōu)化：

GPU集群互聯(lián)：優(yōu)化卡間和機(jī)間互聯(lián)

存算一體架構(gòu)：近內(nèi)存計(jì)算減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)開(kāi)銷(xiāo)。

2.注意力機(jī)制優(yōu)化

稀疏注意力（Sparse Attention）：限制上下文窗口長(zhǎng)度（如Sliding Window），減少計(jì)算量。

算子融合（Kernel Fusion）：合并Self-Attention中的QKV計(jì)算與投影層，降低顯存訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)。

2.分布式推理架構(gòu)

模型并行（Pipeline Parallelism）：

超大模型切分到多卡，需平衡通信開(kāi)銷(xiāo)與計(jì)算負(fù)載。

顯存分級(jí)存儲(chǔ)（Hierarchical Memory）：

高頻參數(shù)駐留顯存，低頻參數(shù)卸載至CPU內(nèi)存或SSD。

案例2：離線(xiàn)批量生成（如廣告文案）

目標(biāo)：最大化吞吐（>1萬(wàn) TPS） + 低成本。

技術(shù)組合：

超大Batch Size：利用Continuous Batching合并數(shù)百條請(qǐng)求。

混合精度+量化：INT4量化 + FP16計(jì)算，顯存占用減少70%。

異步流水線(xiàn)：預(yù)處理（Tokenizer）與推理（Model）解耦，CPU/GPU并行。

2.自動(dòng)化調(diào)優(yōu)中樞

智能診斷系統(tǒng)：

瓶頸定位：Nsight Systems毫秒級(jí)算子分析

根因追溯：PyTorch Profiler構(gòu)建計(jì)算圖譜

動(dòng)態(tài)調(diào)參引擎：

強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略：Q-Learning動(dòng)態(tài)調(diào)整Batch Size

多目標(biāo)優(yōu)化：Pareto前沿求解最優(yōu)參數(shù)組合