解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否能把“高并发”拆成可量化的指标（QPS、P99 延迟、GPU 利用率、单条推理成本）。
2. 你是否能把“降本”拆成算法、工程、商业三条路径，而不是只背技术名词。
3. 你是否能用“产品经理语言”把技术方案翻译成业务收益：省几张 A100？少花多少云预算？用户体验掉多少分？
   回答时先给“成本公式”，再按“事前-事中-事后”三层展开，最后落到可验收的北极星指标，既让算法同学觉得你懂行，也让财务同学听得懂。

知识点

1. 成本公式（国内云厂商 2024 年 A100 40G 按量约 28 元/卡·小时）：
   单条推理成本 =（卡时单价 × 活跃卡数）÷ 成功请求数
   活跃卡数 = ceil(QPS × 单条平均延迟 ÷ 单卡并发吞吐)
   因此降本=「降 QPS」「降延迟」「提并发」「降卡时单价」四象限。

2. 事前压缩：

   • 模型蒸馏：把 175B 教师蒸馏成 7B 学生，精度掉 ≤1.5% 即可接受；国内主流用 MiniLLM、Deepspeed-Chat 框架，7B 可在 1×A10G 跑 1200 token/s，成本降到原来的 1/8。
   • 量化：INT8 权重+INT16 激活，国内备案要求“可解释”，需保留校准集 5k 条做合规回滚；延迟↓30%，显存↓50%。
   • 稀疏化：Structured Pruning 砍掉 30% FFN 宽度，推理框架用 NVIDIA FasterTransformer 2.4，Kernel 已支持稀疏矩阵乘。

3. 事中加速：

   • 动态批：Continuous Batching（vLLM、LightLLM）把 20 ms 的 GPT 请求拼成 256 最大批，GPU 利用率从 35%→78%，单卡 QPS↑4×。
   • 投机采样（Speculative Decoding）：用 7B 小模型打草稿，175B 大模型并行验证，2-4 步 accept，延迟↓40%，无精度损失。
   • 缓存：
     – 前缀缓存（Prompt Cache）：KV Cache 按“系统提示+行业知识”32k 前缀做 Hash，命中率 65%，平均节省 25% 算力。
     – 结果缓存：Redis+布隆过滤器防击穿，TTL 按业务更新频率设 300 s，缓存命中率 40%，对应成本再降 15%。

4. 事后调度：

   • 多模型路由：把请求按“难度”打分（置信度、token 长度、业务标签），简单问 7B，复杂问 175B；国内做法用轻量 LR 模型做路由，路由耗时 <2 ms，整体成本↓35%，用户体验掉分 <0.3%。
   • 潮汐混部：夜间离线训练容器让出 70% 算力，转给在线推理，利用云厂商“抢占式实例”价格差（最低 1.5 折），月度账单再省 18%。

5. 合规与可回滚：
   国内《深度合成规定》要求“显著标识+日志留存 6 个月”，因此任何压缩方案必须保留 1% 流量影子实验，精度回滚阈值设 ΔBLEU<0.5、ΔAUC<0.01，否则自动切回教师模型。

答案

“我会把降本拆成‘事前压缩、事中加速、事后调度’三步，先给业务方一个可量化的目标：在 QPS 5000、P99 延迟 800 ms 的约束下，把单条推理成本从 0.018 元降到 0.004 元，GPU 卡数从 20 张 A100 降到 6 张，用户体验（NPS）掉分不超过 2。

第一步事前压缩：用 7B 学生模型+INT8 量化+30% 结构化剪枝，把显存占用降到 8 GB，单卡吞吐提升到 1200 token/s；在 5k 条合规校准集上验证，业务指标掉分 1.2%，在允许范围内。

第二步事中加速：上线 vLLM 连续批处理，批大小动态 256，GPU 利用率提到 78%；同时部署前缀缓存，系统提示 32k 直接哈希命中，节省 25% 算力；再加一层 Redis 结果缓存，TTL 300 s，命中率 40%，整体延迟保持 750 ms。

第三步事后调度：自研难度路由模型，简单问 7B、复杂问 175B，路由耗时 <2 ms；夜间利用抢占式实例做潮汐混部，月度云成本再省 18%。

最终上线 A/B 实验：实验组成本下降 78%，P99 延迟 750 ms，NPS 掉 1.8 分，符合预设北极星指标；财务侧每月少花 22 万元，算法侧保留 1% 影子流量，6 秒内可回滚，满足合规要求。”

拓展思考

1. 如果业务突然做营销活动，QPS 翻 3 倍，但预算只给加 30%，你会再砍哪一刀？
   答：优先把“结果缓存 TTL”从 300 s 延长到 900 s，命中率可再提 15%；同时把路由阈值调松，让 85% 流量走 7B，仅 15% 走 175B，可在不扩容卡的情况下扛住 3×QPS，事后用活动日志再微调阈值。

2. 国内客户常要求私有化部署，GPU 卡只有 4 张 A10，如何再降？
   答：把投机采样改成“两阶段草稿”——先用 1.3B 模型打 5 步草稿，再用 7B 验证，延迟可压到 600 ms；同时用 CPU offload 把 KV Cache 放到内存，显存再省 2 GB，4 张 A10 可扛 800 QPS。

3. 当压缩带来的精度损失开始反向影响收入（转化率掉 3%），如何与业务方谈判？
   答：把“成本节省”与“收入损失”算成同一张现金流表：每月省 22 万，但转化率掉 3% 对应 GMV 损失 30 万，净亏 8 万；此时应回滚到“路由+缓存”方案，放弃蒸馏，保证业务正收益，体现产品经理对 ROI 的最终责任。