在人工智能领域，大语言模型的推理效率已成为制约技术落地的核心瓶颈。本文从底层计算架构到上层算法设计，系统剖析四种革命性优化技术，揭示从FlashAttention到Mamba架构的性能跃迁密码，为工业级模型部署提供可落地的完整解决方案。一、注意力计算的范式革命：FlashAttention深度解析
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大模型推理速度提升10倍！FlashAttention与vLLM核心技术解密
在人工智能技术飞速发展的当下，大型语言模型的推理效率已成为制约应用落地的关键瓶颈。本文将从算法创新和系统工程两个维度，深度剖析当前最前沿的推理加速技术，揭示从FlashAttention到vLLM的技术演进路径，并提供经过工业验证的完整优化方案。 一、注意力机制的计算困境与突破 ...
大模型推理加速革命：从FlashAttention到vLLM的底层优化突破
在大型语言模型应用爆炸式增长的今天，推理效率已成为制约技术落地的关键瓶颈。传统优化手段在应对千亿参数规模的模型时，显存占用高、计算冗余多、吞吐量低等问题愈发凸显。本文将深入剖析两种突破性优化方案——FlashAttention算法创新与vLLM系统架构设计，揭示其底层实现原理及协同优化策略。一、注意