大模型推理平台，服务目标是大模型，其次考虑的是推理平台。推理平台与单个推理服务不同，它需要协调多个推理实例与多个用户之间的关系，并具备处理高并发流量的能力。笔者对推理平台涉及的技术做了简要总结，如下图所示：

关于本图的说明：

• 图中标记颜色的内容，是大家关注度相对较高的重点；
• 关键技术仅列出了部分关键词；
• 引擎层的知识内容未展开说明；
• 底层的硬件层内容也未列出。

从业务场景到计算硬件，每个环节都是构成推理平台的基础。其中一部分功能属于大型服务平台通用的基础设施，位于容器服务之外，例如用户交互和集群服务——这些通常是规模较大的公司或云厂商需要具备的基础能力。这些通用能力在各类场景中基本可以复用，但在面向用户侧的高性能场景时（如高吞吐、低时延、高性价比的推理服务），原有的部署体系往往无法满足需求，仍需定制化处理。

另一方面，从平台运营的角度来看，单个推理服务或许可以不考虑成本，但对于一个上规模的服务集群，如何降低tokens单价已成为决定产品存亡的关键。因此，作为推理平台的开发者，关注的知识点已不仅限于容器镜像，还需要深入了解分布式推理、分布式存储、流量调度、弹性资源等内容。

在分工体系下，通常会将专有能力与通用能力分开。例如，容器内外之间本质上是一种弱耦合关系。根据责任范围的不同，出现了平台工程师和框架工程师的分工；在容器内部，计算执行（性能优化）与模型业务之间也可以解耦，进而产生了推理框架工程师和模型算法工程师的分工，这样可以让模型开发者专注于模型效果与业务场景，而框架工程师则关注引擎的功能与性能。

由此可见，全栈学习推理平台或 AI Infra 涉及的知识点非常广泛，因此在开始学习前，需要明确学习目标，也就是明确自己想成为哪种角色，因为不同角色的学习范围和深度各不相同。例如，推理算子开发工程师可以只了解算子的输入、输出和性能指标，无需过多了解框架层及以外的情况。

接下来将侧重介绍推理框架工程师相关的内容。在对大模型（如，LLM）有一定基础学习后，便可开始引擎层的学习，建议的学习顺序一般为：首先了解基本概念，然后学习一个推理框架，大致掌握其整体运行流程，接着理解关键模块的逻辑，再学习关键特性，同时逐步深入理解源码。

01

概念的初步理解

在开始引擎层的学习之前，建议先系统地了解近年来大模型推理领域出现的专有名词和专业术语。对这些概念有了初步认识后，将有助于降低后续阅读框架层代码的难度。

• 性能指标:

• 关键特性：

02

引擎的入门

当前主流的推理框架主要是vLLM和SGLang，两者支持的功能基本相同，但各有侧重。对于代码阅读能力较强的同学，可以直接从源码入手，以数据流为引导，从数据输入到输出逐层阅读主框架（可借助AI辅助），同时配合相应的代码实操（如打印输出、打断点）。

它们作为对应主框架的简化版，具备推理框架的基本要素，能够帮助理解框架中的关键概念，并让初学者建立信心。不过，这两个框架不具备生产部署能力，要解决实际问题仍需回归主流框架。

03

关键特性的学习

在了解了框架的基本逻辑之后，可以进一步学习一些关键特性和功能，例如ChunkedPrefill、LoRA、PD分离等。这些特性的学习没有固定的先后顺序，甚至可以根据实际需要按需了解，具体取决于个人情况。

04

了解模型的结构特点

在准备进行推理性能优化的工作之前，建议先了解特定模型的结构，至少明确一个模型从输入到输出需要计算哪些内容。目前模型的类型虽然多样，但主要的范式与结构正趋于收敛，因此也可以逐步了解不同模型的特点。

例如，对于语言类模型（LLM），Attention部分主要有GQA和MLA两种，FFN部分则分为Dense和MoE两种。此外，对于一些新出现的大模型范式变体，如DSA（DSV3、GLM5）、线性Attention（如QwenNext）等，我们在优化前同样需要确认其计算特点。

Qwen GQA版本与线性版本的对比

GLM GQA与MLA/DSA版本的对比

在展开推理性能优化工作时，除了代码实现外，还需要系统性地掌握一系列分析手段和优化技巧。大致思路是：了解瓶颈在哪，接着如何优化瓶颈。首先需要通过专业的工具（如PyTorch Profiler、Nsight Systems、TensorBoard）准确地定位出模型的性能瓶颈。瓶颈可能出现在算子计算速度、GPU显存带宽、数据加载（I/O）延迟，甚至是框架本身的调度开销上。只有明确了瓶颈是“计算密集型”还是“访存密集型”，后续的优化才能有的放矢。在确定瓶颈后，需要根据硬件特性（如GPU架构）和框架机制进行针对性优化。常见的技巧包括算子融合、量化（利用INT8低精度计算加速）、以及并行策略优化等。优化完成后需再次进行Profiling，验证加速效果并寻找新的瓶颈。

写在最后

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