推测性解码实战:大模型推理加速的2-4倍提升路径
深入解析推测性解码(Speculative Decoding)如何通过草稿模型预生成候选token与目标模型并行验证,在不牺牲生成质量的前提下实现大模型推理2~4倍加速。涵盖核心机制(拒绝采样算法)、工程化...
大模型推理中的动态稀疏注意力:超越FlashAttention的工程化路径
深度解析大模型推理中动态稀疏注意力的三类主流范式:Top-k选择、掩码预测与聚类原型。探讨超越FlashAttention的工程化路径,包括块稀疏实现、硬件友好优化、KV Cache协同及与推测性解码的双重...
大模型推理量化实战:从GPTQ到AWQ的工程化部署指南
深度解析大模型推理量化技术从GPTQ到AWQ的工程化部署全流程。涵盖对称/非对称量化数学原理、校准数据集选择陷阱、Group-wise量化与Kernel融合优化、Llama-3-70B INT4量化实测数据(MMLU精度对比...
大模型推理服务化部署:vLLM与TGI的架构对比与性能调优
深度对比vLLM与TGI两大主流大模型推理框架:从PagedAttention显存革命到连续批处理工业化设计,剖析内存管理、调度策略、批处理机制差异,提供显存、计算、网络三层次调优路径与场景化选择决策...





