总结与展望（第七章）
核心算法对比
| 算法类别 | 代表算法 | 核心优化 | 典型加速比 |
|---|---|---|---|
| Attention优化 | FlashAttention | IO-aware计算 | 2-4x |
| Decode优化 | FlashDecoding | 序列并行 | 3-8x |
| 内存管理 | PagedAttention | 虚拟内存 | 2-3x吞吐 |
| 推理加速 | Speculative Decoding | 投机执行 | 1.5-2.5x |
| 调度优化 | Continuous Batching | 动态批处理 | 2-3x吞吐 |
| 模型压缩 | GPTQ/AWQ | 训练后量化 | 4x压缩 |
| MoE优化 | Expert Parallelism | 专家并行 | 线性扩展 |
技术趋势
- 硬件-软件协同优化：针对特定硬件（如H100、TPU）的专用优化
- 自适应算法：根据输入和工作负载动态选择最优策略
- 多模态统一：将LLM优化技术扩展到多模态模型
- 边缘部署：针对移动设备和边缘场景的轻量化算法
实践建议
对于Mooncake实习生： 1. 深入理解原理：不仅要知道怎么用，更要理解为什么 2. 动手实验：使用 vLLM 、 TensorRT-LLM 等框架进行实验 3. 性能分析：学会使用 Nsight 、PyTorch Profiler等工具 4. 关注前沿：跟踪最新的论文和开源实现
本章内容由Mooncake团队技术文档组编写，旨在帮助新加入的实习生快速了解AI Infra核心算法。如有疑问，请联系团队mentor。