结论：大模型推理慢，多半不是硬件不够，而是没做优化。从模型量化、批处理到缓存，几个简单手段就能把延迟压下来，用户体验明显改善。
推理慢的几个原因
- 模型太大，每次都要重读权重；
- 一次只处理一个请求，算力闲置；
- 没做KV缓存，重复计算；
- 用了不适合推理的框架。
优化顺序
先用量化把模型压到更适合的精度，显存占用立降；再开启连续批处理，把多个请求打包；最后确认KV缓存生效。这三步做完，通常延迟和吞吐都会明显改善。
在 gpu.topyun.vip 上选带宽高的卡型跑推理，配合优化后的框架，单卡就能服务更多并发，不用盲目堆卡。
一句话
推理优化先做软件，再谈加卡，顺序别反。
常见疑问
问：量化会掉效果吗？答：合理量化几乎无损，是性价比最高的一步，先试了再说。
问：延迟高要加卡吗？答：先查是不是并发太低或没开缓存，软件调不动了再扩卡。
先测再优化
优化前先测当前延迟和吞吐，优化后再测一次对比。没有基线，你不知道改动到底有没有用，也不知道瓶颈在哪。把数据留下来，优化才不是凭感觉。
