关于大模型推理中的资源管理和性能优化，下列说法正确的是：

大模型推理的性能瓶颈可能来自计算（compute-bound）或内存带宽（memory-bound），不同阶段的瓶颈可能不同

所有大模型推理任务的瓶颈都相同，都是计算瓶颈

增加 GPU 数量一定能线性提升推理速度

模型性能优化只需要关注模型精度，不需要考虑延迟和吞吐量