大模型推理服务全景图

主要观点总结

文章介绍了大模型技术架构的全局视角，特别关注推理性能的提升，涉及底层硬件、模型层、软件中间件层等各个层面。文章还提到了随着DeepSeek R1和Qwen2.5-Max的发布，国内大模型推理需求激增的情况。此外，文章也介绍了大模型技术架构的其他层面，包括芯片层、面向芯片的编程语言和芯片开发包层、通用深度学习框架层、大模型推理加速层、大模型层、计算平台层、应用编排层、流量管理层等。

关键观点总结

关键观点1: 大模型技术架构的全局视角

了解大模型技术架构的全局视角对于评估和优化推理性能至关重要。涉及底层硬件、模型层、软件中间件层等各个层面的技术和选型。

关键观点2: 国内大模型推理需求的激增

随着DeepSeek R1和Qwen2.5-Max的发布，国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场从训练转移到推理。

关键观点3: 大模型技术架构的其他层面

除了关注推理性能，文章还介绍了大模型技术架构的其他层面，包括芯片层、通用深度学习框架层、大模型层等，每个层面都有不同的重要性和挑战。

文章预览

阿里妹导读 推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。 随着 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 的发布，国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。 由于无论是训练还是推理，如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。为什么是性能呢？ 做过在线业务工程化的人都知道，性能的提升，直接带来的效果有两个： 计算资源成本的下降，更便宜 客户端体验的提升，内容生成更快 在大模型消耗计算资源多、客户端内容流式生成的场景下，性能显得尤为重要。 推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进 ………………………………