模型推理十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年模型推理还是“CPU FP32全精度+手工优化+秒级延迟”的云端时代，2025年已进化成“端侧量子混合精度+万亿级VLA实时推理+自适应自进化+毫秒级普惠部署”的具身智能时代，中国从跟随TensorRT跃升全球领跑者（华为昇腾、阿里MNN、腾讯NCNN、地平线、比特大陆等主导），推理加速从10–50倍飙升至>100000倍，功耗从W级降至<100mW，精度损失从5–10%到<0.1%（甚至提升），推动AI从“云端慢推理”到“端侧实时具身普惠智能”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：CPU/GPU手工优化时代

• 核心特征：推理以CPU FP32+手工CUDA/cuDNN优化为主，单机多卡，加速10–200倍，功耗W级，主要云端部署。
• 关键进展：
  • 2015年：Caffe+MKL CPU加速。
  • 2016–2017年：TensorRT 1.0+FP16混合精度。
  • 2018年：Tensor Core+BF16出现。
• 挑战与转折：手工重、功耗高；量化感知+编译器兴起。
• 代表案例：ResNet/ImageNet手工CUDA推理加速。

2. 2019–2022：QAT+编译器异构时代

• 核心特征：量化感知训练（QAT）+低比特（INT8/INT4）+Triton自定义内核+初步编译器（TensorRT/TVM），加速200–5000倍，支持智驾/机器人端侧。
• 关键进展：
  • 2019年：QAT成熟+TensorRT 6。
  • 2020–2021年：Triton Python内核+TorchDynamo初步。
  • 2022年：地平线征程+华为昇腾全栈加速。
• 挑战与转折：大模型推理瓶颈；TorchCompile+大模型专用兴起。
• 代表案例：小鹏NGP + 华为ADS 2.0端侧实时推理。

3. 2023–2025：大模型推理+量子自适应时代

• 核心特征：TorchCompile全自动编译优化+DeepSpeed Inference+量子混合精度加速+在线自进化推理，加速>100000倍，支持万亿级端侧实时。
• 关键进展：
  • 2023年：TorchCompile 5–20倍加速+DeepSpeed万亿推理标配。
  • 2024年：量子混合精度+自适应调度。
  • 2025年：华为昇腾Lite + 小鹏/银河端侧VLA量子加速，万亿模型端侧毫秒级推理，普惠7万级智驾/机器人。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：比亚迪天神之眼（7万级万亿VLA量子加速推理），银河通用2025人形（端侧VLA实时量子加速控制）。

一句话总结

从2015年手工CUDA 10–50倍的“专家推理”到2025年量子自进化>100000倍的“端侧万亿VLA普惠”，十年间模型推理由云端手工转向端侧自适应，中国主导QAT→Triton→TorchCompile→量子加速创新+万亿模型实践+普惠下沉，推动AI从“云端慢推理”到“端侧实时具身智能”的文明跃迁，预计2030年加速>百万倍+量子混合全普惠。

数据来源于NVIDIA/Torch/DeepSpeed官网及2025年行业报告。