以前跑AI大模型特别麻烦——每次用都要重新加载，像开电脑等系统启动一样慢，而且显卡内存根本塞不下几个模型。现在我们搞出了新方法，2-5秒就能唤醒一个AI（130亿到650亿参数都行），还能让一块显卡轮流跑50多个模型，不用一直占着内存。
这技术就像给显卡装了个"休眠功能"
- 不用时把模型整个"拍张照"存起来（包括参数、计算状态、内存安排）
- 等有人要用时，直接把"照片"贴回显卡内存
- 跳过了所有重新加载、编译的步骤，跟游戏读档一样快
三大好处直接起飞
✅ 省钱：模型不用时就休眠，不交"显卡房租"
✅ 灵活：能随时切换不同模型接单，像滴滴司机同时接多个平台订单
✅ 高效：让显卡像高峰期的外卖小哥，接单量翻倍
对比传统方法（比如vLLM/llama.cpp）：
旧方法就像每次做饭都要现买锅碗瓢盆——要重新布置内存、编译计算流程。我们则是把整桌菜提前做好放冰箱（存快照），想吃时微波炉"叮"一下：
- 120亿参数的模型：0.5秒热好
- 650亿参数的大模型：2-5秒上桌
存储问题怎么解决？
家用固态硬盘(SSD)可能扛不住，但我们用了企业级SSD+内存双保险：
常用模型放内存——速度堪比DDR5赛车（最高67GB/s）
其他放NVMe固态硬盘——速度也有15GB/s（相当于把最爱的游戏装SSD，其他放移动硬盘）
虽然2-5秒看着不如"秒开"，但实际用起来真香
- 传统方法加载大模型要几分钟
- 我们能同时管理几十个模型随叫随到
- 特别适合需要多个AI协同工作的场景（比如让写作AI+绘图AI+数据分析AI接力干活）
这技术最厉害的地方就像给每个AI模型发了"复活卡"——不用时冻结保存，用时直接满血复活。
现在团队正在想办法让它和现有系统（如vLLM）兼容，未来可能做成通用工具，让所有AI开发者都能用上这套"闪电启动术"！
为何比冷启动更快？
序列化到磁盘确实慢一些，但关键的区别在于序列化的内容和方式。
我们不仅仅保存模型权重并重新初始化（冷启动会这样做），还在模型加载和预热后对整个 GPU 执行状态（包括内存布局、KV 缓存缓冲区和运行时上下文）进行快照。
当我们恢复时，我们使用固定内存 + 直接内存映射将该快照直接映射回 GPU 内存，因此无需从头开始重新加载，无需重新初始化权重，也无需重建注意层。
这让我们跳过了冷启动必须做的所有事情 —— 这就是我们如何将 12B 模型的恢复时间控制在约 0.5 秒，将 70B 大型模型的恢复时间控制在约 2 秒。
网友：
看看它在实际使用案例中的表现如何，以及复杂性、成本和性能权衡是否比获得更多 GPU 资源更值得，这将会很有趣。
我家用机能达到的最高速度是 9GB/秒（ddr4 2666），但对于 Q4 70B 型号来说，加上 llama.cpp 的开销，大约需要 5 秒。总的来说，大约需要 10 秒。
有两个疑问：
- 可靠的交换是首要任务，性能其次。
- 我想知道在流行的推理引擎中，初始化性能有多少唾手可得的成果？