模型加速

算子融合：从硬件本质到性能飞跃的深度学习优化艺术在深度学习模型部署中，我们经常遇到这样的困境：同样的模型，同样的硬件，为什么推理速度却有天壤之别？一个在GPU上需要20ms的模型，经过优化后可能只需要5ms。这背后的关键优化技术之一就是算子融合。

模型剪枝完全指南：从理论到实践，打造高效深度学习模型模型剪枝作为模型压缩的核心技术之一，能够在不显著损失精度的前提下大幅减少模型大小和计算量。本文将从方法论、数学原理、实现细节到实践策略，全面解析模型剪枝技术，帮助读者深入理解并掌握这一关键技术。

模型推理加速技术全景解析：从基础优化到前沿创新在2024-2025年间，大模型推理加速技术取得了显著突破，从传统的模型压缩到前沿的分页内存管理，再到革命性的投机解码，这些技术共同推动了大模型推理速度的质的飞跃。本报告将深入浅出地解析这些主流加速手段，结合一年内发布的代表性模型和框架，揭示它们如何在实际应用中实现推理加速，并提供相应的代码示例。

CacheBlend：结合缓存知识融合的快速RAG大语言模型推理服务温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" CacheBlend：结合缓存知识融合的快速RAG大语言模型推理服务

Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率

CacheGen：用于快速大语言模型推理服务的 KV 缓存压缩与流式传输温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" CacheGen：用于快速大语言模型推理服务的 KV 缓存压缩与流式传输

BitDistiller：通过自蒸馏释放 Sub-4-Bit 大语言模型的潜力温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" BitDistiller：通过自蒸馏释放 Sub-4-Bit 大语言模型的潜力

DeepSpeed-FastGen：通过 MII 和 DeepSpeed-Inference 实现大语言模型的高吞吐文本生成温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" DeepSpeed-FastGen：通过 MII 和 DeepSpeed-Inference 实现大语言模型的高吞吐文本生成

我是有底线的