大模型推理加速的研究与分析
Source :
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Author :
通用工程
在2024年全球机器学习技术大会上，大模型的技术进步以及推理阶段的高效性成为了广泛关注的焦点。近年来，随着大规模语言模型（LLM）的参数量和功能复杂性的快速增长，其在实际应用中的计算开销和性能瓶颈逐渐显现，尤其是在推理阶段。如何在有限的硬件资源条件下有效加速推理过程，降低延迟并提升吞吐量，已经成为技术研发的核心议题。 大模型推理不仅仅是单一的算法优化问题，而是涉及到硬件、软件、算法、系统框架等多层次协同优化的综合工程。实际应用场景中，大模型的推理效率直接影响用户体验，尤其是在需要实时响应的场景下，诸如语音生成、智能对话、多模态翻译等任务。因此，推理加速不仅是技术挑战，同时也对大模型的商业化落地具有重要的意义。 在本研究中，基于最新技术实践，我们对大模型推理加速的关键技术进行了分析，并结合MindIE-LLM框架的具体优化案例，探索了从算法到硬件的多层次优化方案。本文的核心目标是为研究者和工程师提供系统化的推理加速思路，助力大模型在实际场景中的高效应用。
