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【点击】 加入大模型技术交流群 近两年大模型火出天际；同时，也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。 大模型推理优化技术-KV Cache 大模型显存优化技术-PagedAttention 大模型优化技术-FlashAttention 大模型推理优化技术-Flash-Decoding 大模型显存优化技术-ZeRO系列 大模型解码优化-Speculative Decoding及其变体 大模型推理服务请求调度优化技术-Continuous batching “ 另外，我撰写的 大模型相关的博客及配套代码 均整理放置在Github：llm-action，有需要的朋友自取。 由于类 GPT 的仅编码器模型推理分为预填充和解码两个阶段。在解码阶段一次推理只输出一个token，输出的 token 会与输入 tokens 拼接在一起，然后作为下一次推理的输入，这样不断反复直到遇到终止符。这样会造成大量的冗余计算。同时用由于仅编码器模型的 S
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