LLM 推理优化学习路线
LLM 推理优化完整学习路线，从 KV Cache 到推理引擎架构，6 个模块系统掌握推理工程
时间线
共 132 篇文章
2026
三月
Compute-bound vs Memory-bound：推理的两大瓶颈
深入理解 Prefill 阶段的算力瓶颈与 Decode 阶段的带宽瓶颈，掌握 Roofline 模型分析推理性能
量化：INT8 / INT4 / FP8 到底在干嘛
理解量化的本质、各精度格式的区别、主流量化方法（GPTQ/AWQ/GGUF）对比，以及量化对 prefill/decode 的加速原理
批处理与调度：推理服务的灵魂
从静态批处理到连续批处理，理解 LLM 推理服务如何通过调度策略最大化 GPU 利用率
推理引擎架构：vLLM / TensorRT-LLM / SGLang
对比主流推理引擎的架构设计、核心优化技术（FlashAttention/FlashDecode/Kernel Fusion），以及选型指南
KV Cache：推理性能的命根子
深入理解 KV Cache 的本质、内存计算公式、PagedAttention 分页机制，以及长文本推理中的 KV 管理策略
投机解码：突破 decode 一次只出一个 token 的限制
理解投机解码的原理、为什么能保证输出质量不变、主流变体（Draft Model / EAGLE / Medusa）对比