LLM 系列（六）：模型推理篇

LLM 系列（六）：模型推理篇

摘要

大模型推理面临低延迟、高吞吐、低成本的三难困境！核心挑战在于自回归生成的两阶段特性：预填充阶段计算密集，解码阶段内存带宽受限。优化技术百花齐放：PagedAttention解决KV缓存碎片，FlashAttention加速计算，连续批处理提升GPU利用率。国产生态崛起，华为昇腾等硬件与盘古、文心等模型深度协同。未来趋势指向更小模型架构与软硬件协同设计，让大模型既聪明又经济！