大模型推理必看！2025最值得读的14篇论文和2篇博客

文章主旨：

本文从算法、系统到硬件的全栈视角，系统梳理了大语言模型（LLMs）推理的高效化方法，涵盖技术综述、框架设计与未来趋势。

关键要点：

• 大语言模型推理从“能生成”迈向“高效生成”，推理效率成为关键战场。
• 涵盖算法优化（模型量化、稀疏化）、系统调度（动态批处理、并行推理）与硬件协同（FPGA、边缘设备）等技术栈。
• 整合多篇前沿综述与论文，提供行业技术地图，助力研究者与工程师构建完整认知。
• 未来方向包括长上下文处理、多模态协同推理、去中心化推理与软硬件协同优化。
• 推荐多篇文献及开源项目，为领域内新入门者与从业者提供实践指导与快速切入路径。

内容结构：

文章分为以下主要部分：

• 大模型推理的背景与现状：推理效率成为大语言模型技术发展的重点，从算法到硬件层面全方位优化。
• 精选综述与推荐文献：梳理了多篇技术综述与论文，覆盖从算法创新（推测解码、模型压缩）到系统优化（调度、缓存管理）及硬件协同（ASIC、FPGA）。
• 推荐技术方向与未来趋势：未来研究重点包括长上下文优化、多 LLM 协作、去中心化推理和安全隐私问题等。
• 开源资源与工程实践指导：推荐多个开源项目与框架（如vLLM、SGLang），并提供详细性能对比与选型建议。

文章总结：

本文汇总了大语言模型推理技术的前沿进展与实用工具，构建了系统化技术地图，为研究者与工程师提供了深入领域核心的必读指南。

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