大模型推理优化实践:KV cache复用与投机采样
出处:
mp.weixin.qq.com
作者:
米基
RTP-LLM 是阿里巴巴大模型预测团队开发的大模型推理加速引擎,作为一个高性能的大模型推理解决方案,它已被广泛应用于阿里内部。该引擎与当前广泛使用的多种主流模型兼容,并通过采用高性能的 CUDA 算子来实现了如 PagedAttention 和 Continuous Batching 等多项优化措施。RTP-LLM 还支持包括多模态、LoRA、P-Tuning、以及 WeightOnly 动态量化等先进功能。 随着大模型的广泛应用,如何降低推理延迟并优化成本已成为业界关注的焦点。我们不断地在这一领域内探索和挖掘新方法。在本文中,我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略:多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现,并分享一些实现时的关键技巧。