面向Token（词元）运营的大模型推理优化技术

廉士国¹˒²*，王恺¹˒²，刘兆祥¹˒²，刘文¹˒²，华敏杰¹˒²，刘宇通¹˒²，颜江泽¹˒²，王鑫¹˒²，王聪¹˒²，张溢麟¹˒²，沈一¹˒²，黄洁云¹˒²，赵放¹˒²，高焕霖¹˒²，陈平¹˒²，杨欣宇¹˒²，赵开开¹˒²˒³，赵耀⁴，王兴刚⁵，张辉帅⁶，赵东岩⁶，杜军平⁷，陈涛⁸，高翔⁹，马庆怀¹⁰ ¹联通数据智能有限公司，²中国联通数据科学与人工智能研究院，³清华大学，⁴北京交通大学，⁵华中科技大学，⁶北京大学，⁷北京邮电大学，⁸复旦大学，⁹之江实验室，¹⁰海光信息技术股份有限公司 *通讯作者（liansg@chinaunicom.cn） 摘要大模型推理优化，是支撑大模型服务规模化、低成本、高稳定运行的关键基础。本文围绕面向词元运营的模型推理优化技术，首次提出了“多模型融合—模型优化—模算融合—算网模融合”的四层推理技术架构，系统梳理了四个层面的关键技术和业界现状，分析了相关技术在真实业务场景中的应用价值，为降低词元生产成本、提升词元服务效率、保障词元供给稳定性，推动大模型服务从“可调用”走向“可运营”提供了切实可行的技术路径。 关键词大模型，Token，推理优化，键值缓存，缓存命中，模型路由，模型量化，模型蒸馏，线性注意力，MoE，投机解码，算子融合，专家并行，动态拼批，负载均衡，记忆管理 目录 引言.....................................................................................................................................................3一、多模型融合..............................................................................................................................4（一）模型能力边界量化........................................................................................................4（二）智能路由........................................................................................................................6（三）模型级联........................................................................................................................9（四）模型集成......................................................................................................................12二、模型优化................................................................................................................................14（一）低复杂度注意力机制..................................................................................................15（二）MoE架构优化..............................................................................................................17（三）扩散模型生成路径优化..............................................................................................20（四）推理思维链优化..........................................................................................................22（五）记忆管理......................................................................................................................26（六）键值缓存压缩..............................................................................................................28（七）投机解码......................................................................................................................30（八）模型量化......................................................................................................................32（九）模型蒸馏......................................................................................................................34三、模算融合................................................................................................................................38（一）算子融合......................................................................................................................39（二）显存访问优化..............................................................................................................40（三）基础算子加速..............................................................................................................42（四）引擎参数调优..............................................................................................................43（五）模型架构适配..............................................................................................................44四、算网模融合............................................................................................................................46（一）多机推理并行..............................................................................................................46（二）键值缓存集群化调度..................................................................................................48（三）网关粘性会话路由......................................................................................................49（四）网关语义缓存复用......................................................................................................51（五）动态拼批......................................................................................................................53（六）高性能通信库..............................................................................................................54（七）负载均衡......................................................................................................................56（八）限流与降级..................................................................................................................57未来展望..........................................................................................................................................59 引言 当前，人工智能正由技术突破阶段加速迈向规模化应用阶段，成为推动新质生产力发展和产业智能化升级的重要基础能力。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，要推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。在政策牵引、算力供给和应用需求共同推动下，中国大模型产业进入高速增长阶段。Token（词元）作为大模型处理信息的最小信息单元，具有可计量、可定价、可交易的特征，成为衡量人工智能服务活跃度和产业价值的重要计量单位。据国家数据局统计，截至2026年3月，我国日均词元调用量已突破140万亿。 随着词元调用量爆发式增长，大模型产业正加速进入词元规模化运营阶段。词元平台能力的核心不再只是接入多少模型、建设多少算力，而是能否在海量请求、高并发访问、长上下文交互、多模型协同和复杂智能体任务下，持续提供低成本、低时延、高质量、可治理的词元服务。然而，词元规模化运营也带来了新的系统性挑战。一