解读

面试官问的不是“算个大概数”，而是想看候选人能否把视觉编码器当成大模型系统里的一个成本单元，快速量化它对整体算力的挤压，并给出可落地的估算链路。在国内真实业务场景里，512×512 是多模态大模型线上推理的“黄金分辨率”：既不会把序列拉爆，又能保留 OCR、商品图、医学片等关键细节。候选人必须把 FLOPs 换算到实际 GPU 时延和显存带宽，才能回答“占比”——这是 LLMOps 里做推理加速 ROI 评估的硬核指标。

知识点

1. FLOPs 定义：乘加各算一次，即 1 MAC = 2 FLOPs；视觉 Transformer 里占大头的是多头自注意力和GELU 前馈。
2. 输入 token 数：512×512 图片经 patch size 16×16 划分，得 (512/16)² = 1024 个视觉 token；若用 14×14 则约 1344，需现场对齐。
3. ViT 标准公式：
   自注意力 FLOPs ≈ 4·d·n² + 2·n·d²
   FFN FLOPs ≈ 2·n·d·4d = 8n d²
   其中 n=token 数，d=hidden dim，层数 L 直接乘。
4. 卷积旁路：若编码器采用 ConvNeXt 或 Hybrid CNN，需把 DW-Conv 按 K²·Cin·H·W 累加，再乘 2 得 FLOPs。
5. 占比口径：
   • 理论占比 = 视觉编码器 FLOPs /（视觉编码器 + 文本大模型解码）FLOPs
   • 线上占比 = 视觉 kernel 在 Nsight / nvprof 里的 GPU SM Active Cycle 占整条推理流水线的比例
6. 国产卡修正：在 A100 上 FP16 算力 312 TFLOPS，在华为 Ascend 910B 上 FP16 算力 320 TFLOPS，但显存带宽只有 900 GB/s，需把 FLOPs 换算成 Roofline 模型看是否带宽 bound，再决定“占比”是否真实转化为“延迟占比”。
7. LLMOps 监控：把 FLOPs 写进 MLFlow 指标，与 TTFT（Time To First Token）做回归，才能持续追踪视觉编码器升级后是否真把端到尾时延打下来。

答案

以ViT-L/16为例，d=1024，L=24，n=1024：
单张图片编码 FLOPs = L·(4d n² + 10d² n)
= 24·(4·1024·1024² + 10·1024²·1024)
≈ 1.3×10¹² FLOPs（1.3 TFLOPs）

文本端 7B 模型，生成 512 token，假设平均每层 2.5×10¹² FLOPs，共 32 层，总解码 FLOPs ≈ 80×10¹²。

理论占比 = 1.3 / (1.3 + 80) ≈ 1.6%

但线上实测：

1. 视觉端一次前向就把 1.3 TFLOPs 打满，而文本端自回归 512 步是串行；
2. 在batch=1场景，视觉 kernel 把 SM 占满 8 ms，文本每步 6 ms×512 ≈ 3 s，延迟占比 ≈ 8 / 3000 ≈ 0.27%；
3. 若batch 放大到 32，视觉可并行，文本每步只增到 7 ms，总时延 224 ms，视觉延迟占比 ≈ 8 / 224 ≈ 3.6%；
4. 在国产边缘卡上，算力不变但带宽减半，视觉端变成带宽 bound，延迟涨到 18 ms，占比瞬间拉到 7.4%，此时优化视觉编码器（如 patch 合并、动态分辨率）ROI 最高。

结论：先按公式算理论 FLOPs，再用Roofline + 实测延迟修正，最终给出“理论 <2%，但高并发或边缘场景可飙升到 7% 以上”的区间答案，并强调后续用LLMOps 持续监控。

拓展思考

1. 动态分辨率落地：在电商直播场景，512×512 只是首帧，后续帧可降到 256×256，FLOPs 降到 1/4，但需把 ROI Align 嵌入 ViT，保证 patch 边界对齐；此时 FLOPs 估算要引入可变 n，用在线 profiler 实时采样。
2. 量化与算子融合：在寒武纪 MLU370 上，INT8 卷积+MatMul 融合后，视觉端实测延迟从 8 ms 降到 2.5 ms，但FLOPs 理论值不变；说明“占比”必须看硬件有效吞吐，而非单纯 FLOPs。
3. 多模态负载均衡：如果文本大模型做投机采样（draft 5 token 一次），解码步数降到 1/5，视觉占比会被动放大 5 倍；提前算好这一杠杆，才能把视觉编码器优化排在LLMOps 迭代 Backlog 的 P0 位置。