推理优化工程师学习路线：量化、Flash Attention 到投机解码六步走
ashishllm · x · 2026-09-14
针对美国市场对推理优化工程师需求上升的趋势，作者给出一份分步学习指南：
- 量化：理解全精度/半精度/8-bit/4-bit 的权衡及各自 GPU 需求
- Paged Attention：学习 KV cache 工作原理、其问题及 Paged Attention 如何解决
- Flash Attention：通过实现 kernel fusion 理解它如何加速读写操作
- Continuous Batching：对比静态批处理，用 vLLM 实践连续批处理
- Prompt Caching
- 投机解码：用小模型建议 token、大模型筛选，显著降低延迟
- 流式响应等
引用推文指出，美国就业市场正大量需求能将 LLM、VLM、STT/TTS 服务给百万级用户的推理工程师。
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