导读:近期更新了《并行解码》的相关内容,包括《如何解决N参数模型吞吐量低的问题?批处理与并行解码实战指南》。如果 并行解码 对你有帮助,请转发和分享本内容。知识因分享而拥有更大能量,感谢您成为这传播链条中的重要一环。
如何解决N参数模型吞吐量低的问题?批处理与并行解码实战指南 当大语言模型的参数量级达到数十亿甚至上百亿时,推理引擎往往会面临严重的吞吐量瓶颈。显存带宽限制和自回归生成的串行特性,使得单请求处理效率极低,导致硬件利用率长期处于低位。要打破这种性能桎梏,单纯依靠提升硬件规格并不现实,必须从算法和系统调度层面引入新机制。本文... 栏目:AI大模型 时间:08-28 吞吐量优化 批处理 并行解码