​百川智能：深度学习大模型推理性能优化策略

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导读   随着深度学习技术的不断发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。随着硬件技术的不断进步，未来的大模型推理框架将更加注重性能优化，提供更高效率的模型推理服务。大模型推理框架作为深度学习领域的一项重要技术，为处理大规模数据和模型提供了有效的解决方案，未来将在更多领域展现出其强大的应用价值。 本文将从四个优化专项介绍如何优化大模型推理框架性能： 1.  量化 2.  投机采样 3.   TTFT 与 TPOT 的优化 4.  通信优化 分享嘉宾｜ 肖彬 百川智能  高级专家 编辑整理｜ 杨凯玥 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01    量化 量化的本质通常是将模型的参数，或整个模型的推理过程从浮点转化为整型。模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，可以有效降低模型计算 ………………………………