除模型加速外，19 种分布式模式优化 AI 应用延迟
bibryam · x · 2026-09-01
大多数 AI 延迟优化集中在提升模型速度，但 AI 应用本质上是分布式系统，模型推理只是关键路径的一部分。本文介绍了四种常见的分布式系统模式，用于降低 AI 应用其余部分的延迟：
- 局部性模式：包括共置、复制、分区和缓存，通过让数据靠近请求来减少传输开销。
- 工作量减少模式：通过算法优化、选择性数据处理、复用连接和请求合并来减少实际计算量。
- 并发执行模式：避免同步锁、利用独立并发、流式响应、并发预算控制及对冲请求来提升吞吐。
- 预期模式：利用预测预取、乐观更新、推测执行、预计算和预热，在请求到达前提前准备工作。
建议先追踪完整请求路径，找出最大瓶颈，再应用最小的模式进行优化。
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