GPU显存优化

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…

大模型部署中的GPU显存瓶颈问题 在AI模型部署环节，GPU显存不足是最常遇到的硬性约束。一块A100 80GB显卡，加载Llama-3-70B的FP16权重需要约140GB显存，…

大模型推理部署为什么需要专项优化 大模型推理服务部署与传统的Web服务有本质区别——瓶颈不在CPU计算，而在GPU显存带宽和显存容量。一块A100 80GB显卡部署Llama-3-…

vLLM推理框架为什么成为大模型部署首选 大模型开发到落地，推理服务部署是最关键的一环。vLLM作为当前开源社区最活跃的LLM推理引擎，PagedAttention机制把GPU显存…