AI热榜 大模型推理成本已成为 AI 产业落地的核心瓶颈。
随着模型参数规模向万亿级迈进、多模态智能体应用场景爆发，推理引擎需要应对算子实现、内存管理、量化压缩、异构调度与并行策略等多维度的技术挑战。
本文整理自清华大学助理研究员 金煜阳博士 在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站 的分享《大模型推理加速全链路：内存管理、编译优化、量化与并行策略》。
金煜阳系统介绍了其所在实验室在大模型推理加速全链路方面的探索，覆盖从底层算子优化到上层并行策略的完整技术栈。
本文将逐一展开算子级性能调优中的细粒度图层优化方法、面向异构模型结构的 KV Cache 内存管理、编译与运行时协同的混合精度量化、基于负载特性的 CPU-GPU 异构调度，以及面向动态请求场景的自适应并行策略，最后介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片生态中的实践成果。
以下是演讲实录（经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理）。
背景与挑战 人工智能的市场规模正在以超出预期的速度扩张。
去年来自 Precedence Research 和艾瑞咨询的数据预测，到 2030 年全球 AI 市场规模将达到 11 万亿。
但今年年初 OpenAI 的持续爆发，以及智能体应用的集中涌现，让这个预测数字显得保守了许多，我相信它一定会再往上调整不少。
与此同时，中国 AI 产业也处于快速发展期。
从企业数量、人才培养、论文专利等维度与美国对比，我们在产业界和顶尖人才方面仍有差距，但追赶速度极快，可以说正在从跟跑进入并跑的阶段。
智能体的兴起正在改变大模型的应用范式。
基座大模型提供基础能力，智能体将其与人类已有的所有软件工具连接起来，从而赋能各行各业。
但在这一片繁荣背后，推理成本构成了整个产业链中最重的开销。
能够训练基座大模型的厂家屈指可数，但几乎每一个 AI 应用背后都在调用推理 API。
推理，以及推理所需的算力，就是这个产业背后的主要成本。
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