AI模型推理优化技术栈：vLLM PagedAttention（KV Cache分页管理消除内存碎片；动态调度提升GPU利用率；吞吐量比HuggingFace Transformers高24倍）；量化技术（INT8/INT4量化减少内存带宽需求；AWQ精度损失最小的权重量化；GPTQ后训练量化）；TensorRT-LLM（NVIDIA官方推理引擎；算子融合减少GPU调用开销；FP8精度支持H100最优推理）；投机解码（Speculative Decoding）（小模型预生成→大模型验证；2-3倍加速无精度损失）；连续批处理（不同序列长度的请求动态组合批次；GPU利用率从30%提升到80%）；模型并行（张量并行TP减少单GPU内存；流水线并行PP支持超大模型；DeepSpeed ZeRO-3推理）；实践配置建议（7B模型：单A100 INT4量化+vLLM；70B模型：4xA100 TP=4）。