面向硬件友好的 LLM 设计

AI 性能通常可以从三个维度观察：

• 准确率：模型推理和生成结果的质量。
• 吞吐量：系统每秒能够处理或生成多少 token。
• 交互性：用户等待响应的时间是否足够短。

在实际部署中，这三者需要一起优化。准确率再高，如果响应很慢，用户体验仍然会受到影响；吞吐量再大，如果单个用户的请求延迟很高，也难以支撑流畅的交互。

因此，面向生产环境的 LLM 设计不能只围绕模型能力本身展开，还需要考虑模型结构和硬件执行效率之间的关系。硬件友好的设计目标，是在尽量保持模型效果的同时，改善吞吐量和响应延迟。

这类思路属于“模型与硬件协同设计”：在模型设计阶段就考虑部署约束，让模型更适合实际推理系统运行，而不是等模型完成后再单独做性能补救。