1. 模型压缩，轻量化是关键说到大模型，大家都知道它的计算量大，推理慢。要想提升推理性能，第一得思考模型的压缩。实则，许多时候并不是非要用那么重的模型。通过剪枝、量化这些技术，你可以大幅减少模型的计算量。列如，剪枝可以把那些贡献小的神经元踢出去，让模型变得更小、更灵活。FP8量化技术能把模型精度压缩到8位浮点，内存占用直接砍掉一半还多。 2. 精度和速度的平衡，别一味追求极致许多时候，大家觉得模型越大，结果越好。实则不必定。如果你一味追求极致的精度，可能会拖慢推理速度，搞得很拉胯，完全得不偿失。可以进一步对精度进行优化，但要在精度和速度之间找到一个平衡点。列如，使用混合精度计算，既能保证精度，又能提高推理速度。可以试试效果-性能-成本三角平衡的解决方案，慢慢调整，你会发现，推理速度提升不少，精度也不会丢掉。 3. 离线推理加速，提升效率如果推理任务对实时性要求没那么高，完全可以选择离线推理。这样可以将计算任务聚焦在一个合适的时间段，充分利用硬件资源。列如，利用GPU或TPU进行大规模并行推理，这样在处理大量请求时，效率就高了许多。还可以借助推理引擎，如TensorRT、ONNX对模型进行优化，加速推理过程。像SGLang这类新框架，在结合vLLM后端后，生成速度能轻松突破1000+ token s，性能表现相当亮眼。 4. 异构计算和分布式部署，解决瓶颈有时候单一的计算资源会成为瓶颈，导致推理速度变慢。这时就要思考异构计算和分布式部署了。列如，GPU加速或者使用FPGA、ASIC等硬件加速可以进一步解决大模型推理的瓶颈。而且，分布式部署能够将推理任务分配到多个节点上，利用不同硬件的优势，整体加速推理过程。 5. 缓存优化，减少重复计算再来说说缓存优化，许多人都忽视了这个细节。推理时如果常常重复计算同样的内容，那就太浪费资源了。可以通过缓存技术来减少这类重复计算的发生。尤其是在处理批量推理时，缓存机制的引入能够极大地提高效率。目前比较火的技术是KV cache复用和投机采样，还有KV缓存量化到FP8来减少内存占用，提高缓存中可存储的token数量。只要注意适时清理缓存，不会带来额外的负担。这样一来，性能提升不止一点点。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
大模型推理性能如何优化？1. 模型压缩，轻量化是关键说到大模型，大家都知道它的计算量大，推理慢。要想提升推理性能，首先得考虑模型的压缩。其实，很多时候并不是非要用那么重的模型。通过剪枝、量化这些技术，你可以大幅减少模型的计算量。比如，剪枝可以把那些贡献小的神经元踢出去，让模型变得更小、更灵活。FP8量化技术能把模型精度压缩到8位浮点，内存占用直接砍掉一半还多。 2. 精度和速度的平衡，别一味追求极致很多时候，大家觉得模型越大，结果越好。其实不一定。如果你一味追求极致的精度，可能会拖慢推理速度，搞得很拉胯，完全得不偿失。可以进一步对精度进行优化，但要在精度和速度之间找到一个平衡点。比如，使用混合精度计算，既能保证精度，又能提高推理速度。可以试试效果-性能-成本三角平衡的解决方案，慢慢调整，你会发现，推理速度提升不少，精度也不会丢掉。 3. 离线推理加速，提升效率如果推理任务对实时性要求没那么高，完全可以选择离线推理。这样可以将计算任务集中在一个合适的时间段，充分利用硬件资源。比如，利用GPU或TPU进行大规模并行推理，这样在处理大量请求时，效率就高了许多。还可以借助推理引擎，如TensorRT、ONNX对模型进行优化，加速推理过程。像SGLang这类新框架，在结合vLLM后端后，生成速度能轻松突破1000+ token s，性能表现相当亮眼。 4. 异构计算和分布式部署，解决瓶颈有时候单一的计算资源会成为瓶颈，导致推理速度变慢。这时就要考虑异构计算和分布式部署了。比如，GPU加速或者使用FPGA、ASIC等硬件加速可以进一步解决大模型推理的瓶颈。而且，分布式部署能够将推理任务分配到多个节点上，利用不同硬件的优势，整体加速推理过程。 5. 缓存优化，减少重复计算再来说说缓存优化，很多人都忽视了这个细节。推理时如果经常重复计算同样的内容，那就太浪费资源了。可以通过缓存技术来减少这类重复计算的发生。尤其是在处理批量推理时，缓存机制的引入能够极大地提高效率。现在比较火的技术是KV cache复用和投机采样，还有KV缓存量化到FP8来减少内存占用，提高缓存中可存储的token数量。只要注意适时清理缓存，不会带来额外的负担。这样一来，性能提升不止一点点。#大模型#深度学习#Python#一对一指导#复现