推理成本已成为大模型规模化落地的核心瓶颈。本文结合「云启天工」3.0 的优化实践，介绍我们在生产环境中验证有效的三类加速手段。
第一是模型量化。我们采用 W8A8 权重量化配合关键层混合精度策略，在几乎不损失效果的前提下将单卡吞吐提升 1.4 倍，量化误差通过小规模校准集即可控制在评测容差范围内。
第二是 KV Cache 优化。通过 PagedAttention 式显存管理、Prefix Cache 跨请求复用与算子融合，长上下文场景下的首 token 时延降低了 38%。
第三是投机解码。我们使用小模型起草、大模型校验的方式，在问答类场景平均接受长度达到 4.2，端到端时延下降 55%。以上优化均已通过推理平台开放给所有企业用户。