面向算力中心的大模型推理优化技术

Optimization techniques for large model inference aimed at computing power centers

随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型在自然语言处理、代码生成、多模态交互等领域展现出强大的能力。然而,大模型的高算力需求成为其在实际应用中广泛部署的主要瓶颈。本文聚焦于算力中心的大语言模型推理服务的优化技术,通过静态推理和推理服务的协同优化,使算力中心的大语言模型推理服务的整体性能得到显著提升。