大语言模型推理优化技术综述
编者按： 如何将 LLM 的推理过程从"烧钱的无底洞"转变为"高性能的生产力引擎"？本文深入剖析了提升 LLM 推理效率的五大核心技术：巧妙的 KV 缓存管理、Query-sparsity attention（QUEST）、推测解码（使用 draft model 加速生成过程）、权重调度（通过 Flexgen 实现跨设备资源分配）以及系统级优化（FastServe 解决队头阻塞问题）。此外，作者还简要介绍了多种常见优化方向，包括量化技术（AWQ、INT8、FP8 等）、Early Exit Inference（LITE）、注意力机制优化（FlashAttention、ROFormer）以及使用非自回归 LLM 等。 作者 | Trung Thanh Tran 编译 | 岳扬 如果您正在开发 AI 解决方案，并托管基于大语言模型（LLMs）的基础模型，那么您就应该关注模型服务的成本。然而，资金并非唯一的考量因素。请相信，如果无法解决模型性能的难题，即便预算充足，LLMs serving 的实际效果仍会大打折扣。本文将探讨如何将 LLM 的推理过程从「烧钱的无底洞」转变为「高性能的生产力引...
