大模型推理优化

MoE（Mixture of Experts）混合专家模型通过稀疏激活机制，让参数规模与计算量解耦，成为当前大语言模型控制推理成本的主流架构选择。Mixtral 8x7B以46.7…

AI模型量化是把训练好的FP32/FP16权重压缩到低精度数值格式的技术，直接决定大模型推理成本。一个70亿参数模型按FP16存储需要14GB显存，量化到INT8只需7GB，INT…

LLM长上下文能力决定大模型在代码审查、长文档阅读与Agent开发场景中的可用性，稀疏注意力机制是降低长上下文推理成本的主要技术路径。标准自注意力计算复杂度为O(n²)，当输入长度…

大模型推理性能决定线上服务的延迟与吞吐，也直接决定算力成本。把参数量几十亿的LLM部署到线上，真正的瓶颈往往不在模型本身，而在显存带宽、显存容量和调度方式。本文围绕量化、KV Ca…

大模型推理的显存瓶颈与KV Cache量化方案 大模型推理过程中，KV Cache（键值缓存）是显存占用的主要来源之一。以Llama 3 70B为例，在4096上下文长度下，KV …

大模型MoE（Mixture of Experts）混合专家架构通过将参数拆分为多个专家子网络，在推理时仅激活部分专家，实现了模型容量与计算效率的平衡。DeepSeek-V3、Mi…

大模型推理中，标准注意力机制的O(N²)复杂度导致GPU显存瓶颈突出。Flash Attention-2通过分块计算与重计算策略，在保持计算精度的同时将显存占用从O(N²)降至O(…

大模型推理过程中，KV Cache缓存机制是决定吞吐量和首字延迟的核心环节。传统推理框架在管理KV Cache时面临显存碎片化严重、实际利用率不足30%的问题，PagedAtten…

大模型推理加速是AI模型部署环节的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding）通过小模型预测+大模型验证的方式降低推理延迟，连续批处理（Continuous Ba…

大模型MoE（Mixture of Experts）混合专家架构通过稀疏激活机制，在保持模型参数规模的同时显著降低推理计算开销。MoE架构的核心思想是将一个大规模神经网络拆分为多个…