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...
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AWS Inferentia2芯片如何让千亿参数模型推理成本骤降70%？揭秘大模型服务化的终极武器
在人工智能领域，大模型服务化正在引发新一轮技术革命。当业界还在为千亿参数模型的训练成本焦头烂额时，推理环节的算力消耗已成为制约商业化的关键瓶颈。传统GPU方案在应对大模型推理时，暴露出能效比低、内存墙限制明显、批量处理效率差等致命缺陷。 AWS...