推理加速

大模型推理的速度瓶颈集中在自回归生成阶段——每生成一个token都要跑一遍完整前向传播。投机采样（Speculative Decoding）用一个小模型快速草拟多个候选token，…

AI模型剪枝是深度学习模型压缩的核心技术之一，通过移除冗余权重或神经元降低模型参数量，在不显著损失精度的前提下实现推理加速。模型剪枝技术分为结构化剪枝与非结构化剪枝两大方向，两者的…

大模型部署的显存瓶颈与推理优化方向 大模型开发进入工程化阶段后，部署环节成为最实际的挑战。7B参数模型在FP16精度下需要约14GB显存，70B模型则超过140GB——单卡部署几乎…