大模型推理加速的研究与分析

大模型推理加速的研究与分析

摘要

在2024年全球机器学习大会上，大模型推理效率成为关注焦点。推理面临高计算成本、内存需求及延迟与吞吐量的权衡等挑战，多模态任务加剧资源消耗。为应对这些问题，提出多层次优化策略，包括算子融合、量化技术、框架优化等。华为MindIE-LLM框架通过FlashAttention、Continuous Batching等技术显著提升推理性能，未来需探索更极致的压缩算法、硬件优化及异构加速策略。