大模型推理全栈提效

原始痛点：推理资源利用不足

推理效率与资源利用率不足，高并发、长上下文场景推高显存与硬件需求，导致单位 Token 成本偏高、算力投入增加，整体投资回报难以最大化。

某企业在Dense、MoE 及多模态大模型等方面业务规模持续增长，但模型执行、显存管理、请求调度及分布式协同效率不足，导致单卡产能受限、多机多卡资源利用不充分，算力投入难以充分转化为推理产能。

大模型推理全栈提效

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让每一颗芯片，都跑出它的巅峰时刻

更优编译，更多Token

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xiaozhao@acompile.com

浙江省杭州市萧山区宁围街道平澜路2121号浙江大学杭州国际科创中心水博园区C14楼-901

客户价值

提升单位算力的 Token 产出能力，提高单卡及集群资源利用率，降低大模型推理部署与运营成本。

ACInfer 方案：推理全链路协同优化

执行优化

围绕 Prefill/Decode、异步执行流水线及模型执行路径进行优化，提升单卡推理效率。

资源优化

通过 Paged KV Cache、Prefix Cache、Cache 复用及分层存储，提升显存利用效率和高并发承载能力。

调度与集群优化

通过动态 Batch、长短请求分离、并行策略及通信计算协同，提升高并发和多机多卡场景下的整体吞吐。

核心成效

Token 吞吐提升

倍

2-5

KV Cache及显存占用降低

30-50

案例展示

案例一大模型推理全栈提效

案例二编译协同全链路优化

案例三算子自动生成与智能优化

先进编译深入理解智能计算应用需求，打造面向多元算力环境的优化方案，

助力AI模型高效部署与性能提升。

典型案例展示

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