大模型推理的极限在哪？一起聊一聊其瓶颈及极限理论值

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点击下方 卡片 ，关注“ AI生成未来 ” 请加小助理 加入AIGC技术交流群 备注公司/学校+昵称+研究方向， 广告勿扰 本篇讲述大模型推理机制及其极限理论值分析。 大家在做大模型推理优化的时候，可能都会考虑一个核心问题： 推理的极限在哪里？ 本文基于文章 [LLM inference speed of light] 及ArthurChiao的中文版文章做了详细解读，分析了大模型推理的速度瓶颈及量化评估方式，希望对小伙伴们理解大模型推理内部工作机制与推理优化有帮助。 下面是一个快捷目录。由于内容比较多，本篇主要介绍一到四，剩下的部分会在下一篇结合一些落地应用进行讲解。 一、常见的浮点运算单位介绍 二、推理机制 三、瓶颈分析 四、以Mistral-7B为例，计算极限推理延迟 五、推理理论极限值的作用 六、GQA带来的启发  一、常见的浮点运算单位介绍   这里简单列举一些 ………………………………