引言
很多企业AI项目的GPU利用率只有30%-40%，一半以上算力在闲置。通过5个优化策略可将利用率提升到80%以上。
策略1：Continuous Batching
传统Static Batching等待凑满一个Batch才推理。Continuous Batching让请求到齐即推理，吞吐提升2-3倍。
策略2：模型量化
FP16→INT8推理速度提升2倍，精度损失<1%。FP16→INT4（GPTQ）速度提升3倍。
策略3：弹性扩缩容
工作时间4个推理实例，非工作时间1个实例，节省40%-60%成本。
策略4：投机解码
用小模型快速生成候选，大模型并行验证，推理速度提升2-3倍。
策略5：多模型共享GPU
时间片轮转、模型热加载、显存池化统一管理。
效果汇总
| 策略 | 利用率提升 | 成本节省 |
|---|---|---|
| Continuous Batching | +40% | 30% |
| 模型量化 | +50% | 50% |
| 弹性扩缩容 | +30% | 40-60% |
综合运用可降低GPU成本40%-60%。