無論AI大模型的參數(shù)量達(dá)到多么驚人的萬億級別，其最終能否在產(chǎn)業(yè)界廣泛落地，關(guān)鍵取決于一個核心環(huán)節(jié)——推理（Inference）。推理，即模型在完成訓(xùn)練后，實(shí)際對外提供服務(wù)的應(yīng)用過程。其效率和成本，直接決定了AI應(yīng)用的商業(yè)可行性。

2025年，我們見證了美團(tuán)、螞蟻等巨頭相繼開源其高效推理模型，其背后是一系列推理優(yōu)化技術(shù)的飛速演進(jìn)。本文將系統(tǒng)性地梳理從2022年至今，大模型推理優(yōu)化的技術(shù)全景圖，幫助開發(fā)者理解這場“降本增效”技術(shù)競賽的核心脈絡(luò)。

存儲優(yōu)化的基石（2022-2024）

大模型推理面臨的最大瓶頸之一，是其對GPU顯存的巨大消耗，特別是用于存儲上下文信息的KV Cache。為了解決這個問題，一系列存儲優(yōu)化技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

2022年，FlashAttention的出現(xiàn)是一個里程碑。它通過一種I/O感知的精確注意力算法，避免了在顯存中存儲完整的注意力矩陣，從計算層面大幅降低了顯存占用和訪問開銷。

2023年，vLLM項目提出的PagedAttention技術(shù)，則從顯存管理層面帶來了革命。它借鑒操作系統(tǒng)的分頁虛擬內(nèi)存機(jī)制，允許KV Cache以非連續(xù)的方式存儲在顯存中，極大地減少了內(nèi)存碎片，提升了顯存的利用率和并發(fā)處理能力。

與此同時，ZeRO-Inference等異構(gòu)存儲技術(shù)，探索了將模型權(quán)重等不常用數(shù)據(jù)從昂貴的GPU顯存，“卸載”到CPU內(nèi)存或SSD中，在需要時再流式傳輸回GPU。這些技術(shù)共同為在有限的硬件資源上運(yùn)行越來越大的模型，奠定了基礎(chǔ)。

MoE架構(gòu)的效率革命（2024-2025）

如果說存儲優(yōu)化是在“節(jié)流”，那么混合專家（MoE）架構(gòu)的興起，則是在“開源”的同時實(shí)現(xiàn)了更極致的“節(jié)流”。MoE從根本上改變了推理的計算范式。

其核心思想是將一個巨大的模型，拆分為眾多各有所長的“專家”網(wǎng)絡(luò)。在處理一個任務(wù)時，系統(tǒng)只會激活少數(shù)幾個最相關(guān)的“專家”，而其他大部分參數(shù)則保持“沉默”。

2025年9月開源的美團(tuán)LongCat-Flash-Thinking，就是一個典型的例子。其總參數(shù)量高達(dá)5600億，但通過“零計算專家”等設(shè)計，平均激活參數(shù)僅為270億。同樣，螞蟻Ring-flash-2.0以1000億的總參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了僅61億的激活參數(shù)。這種設(shè)計，使得模型能夠在保持極大規(guī)模知識儲備的同時，實(shí)現(xiàn)極低的單次推理成本和極高的速度。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的最新突破（2025年9月）

推理優(yōu)化的前沿，已不再滿足于對靜態(tài)模型的加速，而是開始攻克更復(fù)雜的動態(tài)學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化難題。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是讓AI具備持續(xù)學(xué)習(xí)和決策能力的關(guān)鍵，但將其與MoE架構(gòu)結(jié)合，一直面臨著訓(xùn)練不穩(wěn)定的世界級難題。

螞蟻Ring-flash-2.0搭載的獨(dú)創(chuàng)icepop算法，為此帶來了突破。它通過一種巧妙的梯度控制機(jī)制，成功解決了MoE模型在長思維鏈RL訓(xùn)練中容易出現(xiàn)的“獎勵崩潰”問題。這是推理優(yōu)化技術(shù)從“加速一個固定的模型”，向“加速一個能持續(xù)學(xué)習(xí)和進(jìn)化的模型”演進(jìn)的關(guān)鍵一步。

從FlashAttention的算子優(yōu)化，到vLLM的顯存管理革新，再到MoE架構(gòu)的范式轉(zhuǎn)變，以及icepop算法對RL訓(xùn)練的突破，大模型推理優(yōu)化技術(shù)正朝著“更省、更快、更智能”的方向飛速發(fā)展。理解這一技術(shù)全景圖，將幫助每一位開發(fā)者和架構(gòu)師，在AI應(yīng)用的浪潮中，做出更明智、更具前瞻性的技術(shù)選型。