Token-Operations-Oriented Inference Optimization Techniques for Large Models
面向 Token 操作的大模型推理优化技术
🧭 大模型推理成本与效率优化
China Unicom (Data Intelligence / Data Science and AI Research Institute) · Tsinghua University · Peking University · Fudan University · Zhejiang Lab
首次提出四层 token 推理优化架构，系统梳理降本增效的产业技术路径
📌 工作参考价值
- 模型路由与多模型融合：推荐系统常需多模型（精排、粗排、RAG等）协同，可借鉴论文的模型路由与融合调度策略，减少总推理调用量，降低 token 成本。
- KV Cache 命中与跨阶段复用：对话式推荐、Agent 记忆、长会话推荐中，跨请求的 KV Cache 缓存与预填充策略可直接降低首 token 延迟，提升交互体验。
- 量化与投机解码落地：对部署在 CPU/端侧的 LLM4Rec 模型，采用 INT4/INT8 量化、投机解码等典型技术可将推理成本压缩 3-5 倍，适合高并发推荐场景。
- 动态批处理与负载均衡：在推荐模型在线服务中，动态 batching 与跨节点的负载均衡可平滑流量峰值，保障推荐链路稳定性，尤其适合大促峰值保障。
动机：大模型服务从“可调用”向“可运营”演进，面临推理成本高、吞吐低、稳定性不足的挑战。该文以 token 操作为中心，提出一套覆盖全链路的推理优化技术架构。
方法：首次给出四层技术框架：① 多模型融合层，含模型路由与协同推理，减少冗余计算；② 模型优化层，包括量化、蒸馏、线性注意力、MoE 等轻量化与高效结构；③ 计算-模型融合层，聚焦推理引擎优化，如算子融合、动态批处理、KVCache 管理及投机解码；④ 计算-网络-模型融合层，涉及分布式 KVCache、负载均衡与跨节点调度，保障大规模集群下的供给稳定。论文系统性梳理各层的技术原理与产业现状，并分析在真实业务中的降本增效价值。
结果：该架构为“减少 token 生产成本、提升 token 服务效率、保障 token 供应稳定”提供了可行技术路径，推动大模型商业落地的可运营性。