一、现存痛点
目前端侧大模型推理，大多是把整个模型提前完成静态编译。当我们发送提问之后，从输入文本编码、嵌入处理，再到注意力运算，部分算子需要在请求发起的瞬间现场编译、调度，造成首token等待时间偏长。
现有的编译方案是对整个模型做统一静态处理，不会结合当前这一条用户实际输入的聊天内容做针对性优化。
模型后续生成回答存在随机性，我们没办法预判输出内容，但是，有一部分运算，无论大模型最后回复什么内容，只要这条请求发起，就一定会执行。这一部分可以利用起来做加速。
二、优化构想
在大模型推理框架中增加请求级预编译模块。
触发时机：用户输入完内容，点击发送按钮之后，正式开始推理运算之前。
1、拿到用户完整输入文本，区分两类运算
- 【确定必执行算子】：不管模型输出什么答案都必须运行的逻辑：文本token编码、词嵌入Embedding、输入prompt的注意力计算、KV‑Cache初始化。
这部分不存在分支选择，100%会被调用。针对这一批算子，提前完成算子融合、编译、内存布局预分配。
注意：只编译算子执行逻辑，不提前计算张量内部数据，数据仍然在推理阶段实时运算。
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