高效的生成式大语言模型服务

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23年12月来自CMU的论文“Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from Algorithms to Systems“。 在人工智能（AI）快速发展的格局中，生成式大语言模型（LLM）站在最前沿，彻底改变了与数据的交互方式。 然而，部署这些模型的计算强度和内存开销在服务效率方面带来了巨大挑战，特别是在要求低延迟和高吞吐量的场景中。 该综述从机器学习系统（MLSys）的研究角度解决了对高效LLM服务方法的迫切需求，是人工智能创新和实用系统优化的关键。 本文提供深入的分析，涵盖一系列解决方案，从尖端的算法修正到系统设计的突破性变化。 LLM的快速发展在很大程度上归功于GPU架构和其他加速器的发展，对提高模型性能和效率是不可或缺的。GPU已成为该领域的基石，主要是由于其卓越的并行处理能力。与设计用于顺序处理的传统CPU不同，GPU由数千个 ………………………………