小模型推理优化实战：1.5B 参数下的算力瓶颈与优化策略
oli266 · reddit · 2026-08-08
主流推理优化方案（如量化、KV cache 压缩）主要针对大模型（如 9B）的内存带宽瓶颈设计，但在小模型（5-20M 参数）上往往收效甚微。作者通过实测发现，模型优化的关键分水岭大约在 1.5B 参数。
- 瓶颈转移：小于 1.5B 的模型在推理时主要受限于算子发射开销而非内存带宽。例如，bf16 权重仅需极少时间加载，此时 FP8 量化几乎无法带来加速。
- 有效优化策略：针对小模型，真正起作用的优化包括：动态批处理（将原本 batch-1 的请求合并，充分利用 GPU 并行度）、预加载类型转换（避免在节点运行时重复转换数据类型）、以及 CUDA Graphs（将每次调用的 kernel 数从 76 个锐减至 3.4 个）。
- 性能提升：通过上述针对性调整，作者在不损失精度的前提下实现了 2.4 倍的吞吐量提升。
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