端侧大模型的推理速度如何保证？有哪些加速技术？

端侧大模型的推理速度受硬件性能、量化精度、模型架构和推理引擎优化等多重因素影响。主流加速技术包括：

1. 量化加速

INT4/INT8 量化将计算从浮点运算转为整数运算，大幅提升单位算力的吞吐量。GGUF 的 Q4_K_M 方案在移动端（ARM NEON + Metal/GPU 加速）可实现约 18ms—22ms 的单 token 解码延迟；MXFP4 格式相比传统 INT4 在保持精度的同时推理速度更快。

2. 算子融合与编译优化

将 Transformer 层的数十个小算子融合为 3—4 个大算子，大幅减少核函数启动次数和访存次数，推理速度提升 40%。即时编译针对边缘硬件特性优化指令调度，充分利用硬件张量核心。

3. 推测解码（Speculative Decoding）

推测解码使用小而快的草稿模型预先猜测多个 token，再由大模型一次性验证。EAGLE-3（NeurIPS 2025）在单流推理场景下可实现约 3 倍—6.5 倍加速，EAGLE-1/2 约 2.5 倍—3 倍，Medusa 约 1.8 倍—2.5 倍。该技术已在 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等框架中集成，但需注意：高并发场景下 GPU 利用率已饱和，投机解码可能反而降低吞吐量。

4. 连续批处理（Continuous Batching）

替代传统静态批处理，当一个请求完成推理后立即插入新请求，无需等待整个批次完成。GPU 利用率从 30% 提升至 80% 以上，尤其适合多并发场景。