AI 算力集群与推理神经网络示意 — AI 推理集群：多卡并行与高速互联，为大模型在线推理提供稳定算力底座

AI 推理扛并发四步：量化、批处理、多实例、缓存降级

先分清两件事：首 token 延迟和吞吐

并发扛不住，多数时候不是卡不够，是参数没调对，或者指标看错了。上线前先把三个数约定好：TTFT（首 token 延迟，从请求发出到第一个 token 返回）、TPOT（后续每个 token 的间隔，决定“吐字”速度）、整体吞吐（tokens/s）。

不少团队只盯吞吐，把 batch 拉到 64、128，看板上 tokens/s 翻倍很开心，可 TTFT 从 200ms 涨到 3s。聊天类产品用户点完发送，两三秒没反应就以为卡死了；后面吐字再快，体验也是崩的。反过来，纯离线跑报表、批量翻译，你完全可以把 TTFT 放到几秒，去换更高的吞吐。两者策略相反，混在同一个实例上，总有一边难受。

指标	含义	什么场景该重点盯
TTFT	首 token 延迟，含排队 + prefill	对话、语音、Copilot 类交互
TPOT / ITL	相邻 token 输出间隔	长文生成、代码补全
吞吐 tokens/s	单位时间总产出	离线批处理、报表生成
P95 / P99	尾部延迟	并发上来之后，平均值会骗人

第 1 步：量化与推理引擎，先算显存预算

先看什么指标：显存占用拆解、单卡能否装下目标上下文、量化前后的效果对比、TPOT。

显存要按「权重 + KV cache」一起算，别只看模型能不能放下。7B 模型 FP16 权重约 14GB，INT8 约 7GB，4bit 约 4GB；但 KV cache 不随权重量化等比缩小，上下文拉到 8k、16k 之后，KV cache 经常比权重还占地方。先把这笔记清楚，再谈能开几个实例。

量化的取舍：4bit（AWQ、GPTQ 这类）在通用问答上掉点通常不明显，但长上下文检索、数学推理、严格 JSON 输出这几类任务要单独测。用公开校准集量化的模型，换到你的垂直语料上可能就不好使了。稳妥做法是抽 200~500 条真实线上请求做对照，别看榜单决定生产配置。

引擎选择：vLLM 起步比较稳，continuous batching 成熟，社区问题好搜；SGLang 在前缀复用和结构化输出上更顺手；TensorRT-LLM 性能好，但编译流程和版本绑定成本高，适合模型固定、流量大的场景；llama.cpp / Ollama 适合单机低并发或边缘部署。选型时别一次换两个变量，先固定引擎再调参数。这部分细节可以对照我们的AI 推理部署方案。

第 2 步：批处理调优，别只把 batch 拉大

先看什么指标：GPU SM 利用率、batch size 与 TTFT 的曲线拐点、请求在队列里的等待时长。

continuous batching（in-flight batching）已经是基线能力，不是加分项。真正要调的是几个参数，顺序有讲究——先给 TTFT 定预算，比如 P95 不超过 800ms，然后往上加并发请求数，加到 TTFT 超标就回退一档，那才是安全水位。先定 batch 再抱怨延迟高，是常见的反着做。

参数	作用	调大的代价
max_num_seqs	同时在跑的请求数上限	TTFT 涨、KV cache 涨，可能 OOM
max_num_batched_tokens	单次前向的 token 预算	长 prompt 更慢，短请求被挤
gpu_memory_utilization	留给 KV cache 的显存比例	压太满会触发重算或直接崩

坑在长短请求混跑。一个 8k prompt 的请求进来，会把同一批里的短请求一起拖慢，因为 prefill 是算力密集的。两种解法：开 chunked prefill，把长 prompt 拆开插空跑；或者按 prompt 长度分流，长文本走单独实例。前者省机器，后者省心，团队小的话建议直接分流。

第 3 步：多实例扩容，加卡之前先找拐点

先看什么指标：单实例的吞吐-延迟拐点、排队长度、每百万 token 的算力成本。

单卡跑多实例，通常比单实例堆 batch 更容易保住 TTFT。比如 80G 卡上跑两个 7B 实例，各分 35G 左右，互相不抢 KV cache，一个实例撞上长请求也不会把另一个拖死。四卡机器上跑四个实例，故障域小，扩缩容也好切。

张量并行（TP）只在单个请求都放不下时才用。TP 每层都要走通信，对 TTFT 是负收益，8B 以下的模型基本用不上。别为了“看起来用满多卡”去开 TP。

网关层的坑更多。轮询分发遇到长尾请求会堆积，换成最少连接或按队列长度打分。流式 SSE 是长连接，注意负载均衡的空闲超时和连接数上限，别让网关把流式响应截断；重试策略也要收着点，否则用户会看到重复内容。扩缩容的触发条件用队列长度和 TTFT，不要用 GPU 利用率——利用率 70% 但 TTFT 平稳，说明还没到瓶颈，这时候加卡就是浪费。

实例位置会直接体现在 TTFT 上。用户在国内、机房放香港，链路上就能省掉几十毫秒，可以看香港 GPU 算力租赁的节点说明；需要横向扩规模时，GPU 服务器租用按小时起算，比一次性采购更适合验证阶段。

第 4 步：缓存与降级，把贵的那段省掉

先看什么指标：前缀缓存命中率、重复问题占比、超时率和被拒请求数。

Prefix caching 是性价比很高的一项。系统提示词、few-shot 示例、RAG 里固定的模板，在大量请求里是重复的，prefill 阶段可以直接复用 KV。前提是请求前半段字节级一致——模板里塞了时间戳、随机 ID，或者每次重新排序的 few-shot，命中率会掉到接近零。检查方法很土但有效：把同一用户的两次 prompt 前 500 字符 diff 一下。

语义缓存只建议用在 FAQ、客服这类问题集合有限的场景。相似度阈值调松会答非所问，而且错得隐蔽，宁可不命中。

降级链要提前写好顺序，别等崩了临时拍：请求超时 → 切小模型或量化版本 → 缩短 max_tokens → 转异步排队 → 限流返回排队提示。每一级都要在响应里带标记，前端才能提示“当前为快速模式”。用户能接受降级，不能接受莫名其妙变笨。

还有一点常被忽略：图片、JS、模型权重下载这些别让推理实例扛，交给 CDN，全球 CDN 加速能把这部分带宽和连接数从推理网关里摘出去，网关的并发数才干净。

按顺序自查一遍

把 TTFT、TPOT、吞吐、P95 打到看板上，交互流量和离线流量分开统计。
算清「权重 + KV cache」的显存账，再决定量化级别和实例数。
按 TTFT 预算反推 max_num_seqs，找到回退点。
单卡多实例先跑起来，找到拐点再横向加机器，别一步到位买大规格。
开前缀缓存、对齐模板，之后才考虑语义缓存和降级链。

首次上线按这个顺序走一遍，通常能在不加卡的前提下把可承载并发提一档。要具体参数建议，把模型、上下文长度、目标 QPS 和延迟预算发到联系合作，或直接邮件 bd@319keji.com，我们按你的真实流量给配置，而不是丢一份通用模板。

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