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大模型推理优化

排队方式一变，同一张推理卡的吞吐可能差出几倍。连续批处理、推测解码、KV Cache 与上下文缓存各自省下的是哪一段开销，算子库和稀疏架构又能压到什么程度，拆开来看。

连续批处理把调度粒度缩到单个生成步；推测解码让小模型起草、大模型一次验收；KV Cache 复用注意力状态，Context Caching 留下长文档的重复结果。MoE 每次只激活少数专家，Kimi Linear 把百万上下文的 KV 缓存砍掉约 75%。收益看任务：代码吃长草稿，发散创作未必。