如何加速大模型推理

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大模型推理包括输入处理、模型计算、输出生成等步骤，性能瓶颈主要在计算和内存。 量化、剪枝、蒸馏三种技术可减小模型体积并提升速度。 算子融合、内存优化、并行计算是常见的引擎层面优化。 CPU、GPU、TPU、专用AI芯片在推理性能上各有优势。 KV缓存、动态批处理、连续批处理可提升吞吐量并降低延迟。 结合前述技术可实现显著的性能提升。