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揭秘AI即时响应的竞赛
Автор: AI 在硅谷
Загружено: 2025-12-01
Просмотров: 4
Описание: 报告从战略意义和系统瓶颈出发，梳理了大规模语言模型（LLM）推理加速的完整技术栈：首先分析前缀处理与自回归解码两阶段的不同特性，以及延迟、吞吐和每 Token 成本三大核心指标。随后依次展开模型压缩与量化（以 AWQ 为代表的激活感知权重量化及其在 4bit 精度下保持精度的机理）、稀疏化与 MoE 架构优化；KV Cache 管理、分页注意力（Paged Attention）、FlashAttention 和 KV 量化等内存/带宽优化手段；动态与连续批处理、在线调度理论与启发式算法、推测解码（Speculative Decoding）等生成加速方法；以及 TensorRT-LLM、vLLM、DeepSpeed MII 等主流推理框架各自针对 NVIDIA 生态、内存效率和分布式部署的工程实践。最后给出“模型压缩-注意力优化-内存管理-解码加速”四维技术矩阵，讨论在速度、精度与成本之间的权衡与未来软硬件协同趋势。
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