大模型加速的其他方法简记

大模型加速的其他方法

使用优化框架如TensorRT或ONNX Runtime，这些框架专为高效推理设计，能够显著提升模型运行速度。TensorRT支持多种精度模式（FP16/INT8），通过层融合和内存优化减少计算开销。ONNX Runtime提供跨平台支持，兼容多种硬件加速器。

采用模型并行技术，将大模型分割到多个GPU或设备上运行。数据并行适用于批量推理，通过增加批次大小提高吞吐量。流水线并行将模型按层划分，不同设备处理不同阶段的推理任务，减少单设备内存压力。

量化技术降低模型计算和存储需求。训练后量化（PTQ）将模型权重从FP32转换为INT8或FP16，几乎不损失精度。量化感知训练（QAT）在训练过程中模拟量化效果，获得更高精度的量化模型。极端情况下可使用二值化或三值化权重。

蒸馏技术将大模型知识转移到小模型上。任务特定蒸馏保留大模型在目标任务上的性能，显著减少参数量。通用蒸馏通过软标签或中间层特征匹配，使小模型模仿大模型行为。蒸馏后的小模型参数量可缩减90%以上。

缓存和预处理优化减少重复计算。KV缓存保留注意力机制中的历史键值对，避免重复计算提升自回归生成速度。输入预处理如图像分块或文本分句，使模型更高效处理长输入。结果缓存对重复查询直接返回历史结果。

硬件专用优化利用AI加速器特性。针对NVIDIA GPU使用CUDA核心优化算子，AMD GPU使用ROCm生态。专用AI芯片如Google TPU或华为昇腾，通过定制指令集获得最佳加速比。FPGA和ASIC方案可提供极端低延迟。

混合精度计算平衡速度与精度。自动混合精度（AMP）在训练和推理中动态选择FP16/FP32。内存高效注意力机制减少显存占用，允许更大批次处理。梯度检查点技术以计算时间换取显存空间。

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