大模型推理加速：KV Cache 和 GQA - 知乎,Business Directories,Company Directories

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超详细！大模型（LLM）推理加速技术完整指南来了_大模型推理加速-CSDN博客
本文深入解析LLM大模型推理加速的关键技术，包括模型压缩、解码方法、底层优化与分布式并行推理等，并通过TensorRT-LLM实践高性能推理，旨在为非专业读者提供清晰易懂的技术指导。
（万字长文）说说大模型中的推理加速技术 - 知乎
vllm的开发团队最早注意到这个问题，并提出了Paged Attention来应对大模型推理过程中的显存浪费。实际上，大模型推理系统中的显存碎片问题和操作系统中的内存碎片问题非常类似，vllm团队在设计Paged Attention的时候，也大量参考了操作系统中的分页内存管理。
别再踩坑！大模型推理加速的实用技巧，让你的应用快如闪电-腾讯云开发者社区-腾讯云
本文分享了大模型推理加速的实用技巧，涵盖硬件加速（如 gpu 和专用硬件）、模型优化（如剪枝、量化和蒸馏）、软件优化（如推理框架选择、批量推理和缓存预热）以及部署优化（如边缘计算、分布式推理和容器化部署），提升推理速度，增强应用性能。
大模型推理加速技术的学习路线是什么? - 知乎
这一节对提出的各种算法和技术进行了全面分析，旨在改进大规模Transformer模型推理的原生性能缺陷，包括解码算法、架构设计、和模型压缩等等。图2：LLM解码算法示意图
大模型推理加速概述 - zrq96 - 博客园
而推理的重要性也日渐受到关注。原因有很多，最直接的原因是，模型推理才是我们每天在业务中用到的技术。模型推理更快，单位时间输出的token更多，我们就能以更低的成本服务更多用户，也就是赚到更多钱。
大语言模型推理加速技术：计算加速篇 - 知乎 - 知乎专栏
本文是《大语言模型推理加速技术》系列的第一篇，简单介绍了大模型的计算过程和一些主流的推理加速技术。本篇所介绍的技术都是不改变模型结构和精度的前提下，以目标为最大化硬件利用率的优化技术。
大模型常见推理框架简介：vLLM、Tensorrt-LLM、DeepSpeed、Text Generation Inference
本文主要介绍了当前大模型常见的几种推理框架，包括vLLM、Tensorrt-LLM、DeepSpeed和Text Generation Inference。通过对这些框架的原理、特点、优缺点等方面的分析，帮助读者全面了解大模型推理加速的现状和发展趋势，为进一步学习和应用大模型推理技术提供参考。
超大模型推理加速2. 18倍！SGLang联合美团技术团队开源投机采样训练框架-51CTO. COM
投机采样（speculative decoding）已成为大语言模型（LLM）推理加速的共识方案，但其端到端训练工具的缺失仍是明显短板。目前开源社区中，尚无能够支持超大尺寸模型训练且与SGLang深度结合的框架，而这些工具层面的不足，直接导致此类模型的部署面临巨大挑战。