在大型语言模型的推理与应用场景中，KV Cache作为Transformer架构的核心记忆组件，直接决定了模型处理长文本的效能边界。本文将从底层硬件资源消耗、算法时空复杂度、状态持续性三个维度，系统剖析现有KV Cache机制的关键缺陷，并提出经过工业场景验证的优化方案。一、KV...
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大模型推理优化攻坚实录：量化技术与KV Cache压缩的效能对决
在大型语言模型的实际部署中，推理效率直接决定了服务质量和运营成本。本文针对当前最受关注的两种优化技术——参数量化和KV Cache压缩，从工程实现层面展开深度对比分析，揭示其技术原理、适用场景及隐藏的工程陷阱。 一、量化技术的工程化实践 1.1 精度与效率的平衡艺术 ...
大模型推理加速生死局：如何用vLLM与TGI实现10倍吞吐量突破？
在生成式AI应用井喷的2023年，大模型推理性能成为制约落地的核心瓶颈。某头部社交平台曾披露其大模型API服务遭遇的困境——峰值时期请求超时率高达37%，单卡QPS不足3的残酷现实，暴露出传统推理方案的严重不足。本文将深入剖析从vLLM到TGI的工程化优化实践，揭示大模型推理加速的技术本质。一、推理
突破算力极限！揭秘大模型推理优化的四大核心技术路径
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
突破显存壁垒：KV Cache量化技术实现3倍推理效率跃升
在大型语言模型的实际部署中，显存消耗始终是制约推理效率的关键瓶颈。以主流的175B参数模型为例，单个请求的KV Cache显存占用可达3GB以上，当面临高并发场景时，显存压力呈现指数级增长。传统解决方案往往在计算效率与显存占用之间陷入两难抉择，而KV...