随着 LLM 的参数规模与应用场景以前所未有的速度扩张，推理（Inference）阶段的性能优化，已从单纯追求理论浮点运算（FLOPs）的竞赛，转向一场对系统极致效率的、毫秒必争的“压榨”。 在传统的推理模式中，CPU 作为控制核心，频繁地向 GPU 下达指令，这种“一问一答”式的交互模式，在面对 LLM 推理任务中海量、细碎的计算核（Kernel）时，其固有的控制开销（Overhead）形成了一道难以逾越的性能墙。 本文将从“架构”的视角，深入剖析 CUDA Graph 这一关键技术，阐述如何通过从“命令式”到“声明式”的范式转移，将控制权从 CPU 下放至 GPU，从而绕过传统架构的瓶颈，为构建下一代高性能、低延迟的大模型推理服务，奠定了坚实的架构基石。更多精彩：
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CUDA Graph 如何重塑推理性能？随着 LLM 的参数规模与应用场景以前所未有的速度扩张，推理（Inference）阶段的性能优化，已从单纯追求理论浮点运算（FLOPs）的竞赛，转向一场对系统极致效率的、毫秒必争的“压榨”。 在传统的推理模式中，CPU 作为控制核心，频繁地向 GPU 下达指令，这种“一问一答”式的交互模式，在面对 LLM 推理任务中海量、细碎的计算核（Kernel）时，其固有的控制开销（Overhead）形成了一道难以逾越的性能墙。 本文将从“架构”的视角，深入剖析 CUDA Graph 这一关键技术，阐述如何通过从“命令式”到“声明式”的范式转移，将控制权从 CPU 下放至 GPU，从而绕过传统架构的瓶颈，为构建下一代高性能、低延迟的大模型推理服务，奠定了坚实的架构基石。更多精彩：#AI https: mp.weixin.qq.com s 3QhXkBz1DbJNkBYGpNBMSg