大模型训练推理和性能优化算法总结和实践

大模型训练推理和性能优化算法总结和实践

摘要

大模型落地面临推理延迟高、显存占用大、计算效率低等挑战。通过连续批处理、分块注意力机制、分布式训练等技术，可优化显存效率、提升吞吐量、加速训练。量化技术、算子融合、混合精度训练等策略进一步降低资源消耗。合理配置Batch Size、学习率等参数，结合数据增强、梯度裁剪等方法，增强模型泛化能力，实现高效推理与训练。