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低延迟、高吞吐,LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高,用户要低延迟,企业要高吞吐。工程师开发优化技术,如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎,还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。
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清华、生数科技与伯克利联手用TurboDiffusion解开视频扩散模型速度枷锁。它改造注意力机制、引入步数蒸馏和量化策略,在多模型测试中加速100 - 205倍,且画质几乎无损。
谷歌翻译新功能上线 iOS:支持任意耳机,实时听懂70+语言
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关键技术详解|腾讯一念 LLM 分布式推理优化实践
InfoQ 邀请袁镱分享《一念 LLM 分布式推理优化实践》。介绍了“一念 LLM”设计思路、推理优化挑战与突破等,还对比不同框架,指出优化方向,如先实现 PP,再推进 EP 与 PD 分离。
AI Infra入门干货总结:大模型是如何高效推理的
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