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大模型推理优化终极指南:量化压缩与MoE架构的革命性突破

在人工智能的浪潮中,大型语言模型的推理优化已成为行业焦点。随着模型规模指数级增长,推理阶段的计算开销、延迟和资源消耗问题日益凸显,直接影响实际部署的可行性和成本效益。例如,一个千亿参数模型在推理时可能需要数十GB内存和毫秒级延迟,这不仅限制边缘设备应用,还推高云服务费用。针对这一挑战,本文从资深技术