大模型推理优化：技术路径与实践指南 在AI应用规模化落地的进程中，大模型推理效率成为制约实时性的核心瓶颈。以千亿参数模型为例，单次推理需处理数百万次浮点运算，传统方案在GPU集群上的延迟仍高达数百毫秒。本……
一、大模型推理优化的核心挑战 大模型推理阶段面临两大核心矛盾：计算资源消耗与实时性需求的冲突，以及内存带宽限制与参数规模增长的矛盾。以千亿参数模型为例，单次推理需处理超过200GB的激活值（假设FP16精度）……
