**自 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，基于 Transformer 架构的**[大语言模型]**(LLM) 在全球范围内引发了深度的技术关注，并取得了令人瞩目的成就。其强大的理解和生成能力，正在深刻改变我们对人工智能的认知和应用。然而大语言模型的推理应用成本过高，高昂的成本大大阻碍了技术落地。因此，大语言模型的推理性能优化成为业界研究的热点。** **大语言模型推理面临计算资源的巨大需求和计算效率的挑战。优化推理性能不仅可以减少硬件成本，还可以提高模型的实时响应速度。它使模型能够更快速地执行**[自然语言理解]、翻译、文本生成等任务，从而改善用户体验，加速科学研究，推动各行业应用的发展。 **本文从推理服务系统全局视角介绍典型性能优化技术和各自特点，最后分析未来大语言**[模型推理优化技术]的发展趋势和演进方向，最终为未来的人工智能应用打开更广阔的可能性。