主要观点总结
本文全面综述了在不同硬件平台上高效生成型大型语言模型的推理过程。文章概述了主流生成型大型语言模型的算法架构，并深入探讨了推理过程。通过对CPU、GPU、FPGA、ASIC以及PIM/NDP等硬件平台的优化方法进行总结，文章提供了生成型大型语言模型的推理结果，并比较了不同硬件平台在批处理大小为1和8时的推理性能。文章通过整合软件优化方法与硬件平台，对现有的推理加速研究进行了系统而全面的总结，有助于指引生成型大型语言模型及其硬件技术在边缘场景中的未来趋势和潜在发展方向。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型（LLMs）在多个领域展现卓越能力，生成型LLMs因算法性能成为当前研究重点。
文章介绍了大型语言模型的发展历程，尤其是生成型LLMs的重要性及其研究现状。
关键观点2: 硬件平台对生成型LLMs推理性能有重要影响。
文章讨论了不同硬件平台的特性，包括CPU、GPU、FPGA、ASIC和PIM/NDP，并指出它们对提升LLM推理性能的作用。
关键观点3: 文章提供了生成型LLMs在不同硬件平台上的推理结果，并进行了定性和定量的比较。
文章比较了相同优化方法在不同硬件平台上的性能、不同硬件平台之间的性能以及相同硬件平台上不同方法的性能，为研究者提供了丰富的比较数据。
关键观点4: 文章整合了软件优化方法和硬件平台，对现有的推理加速研究进行了全面总结。
文章的结构精细，全面总结了不同硬件平台上生成型LLMs的不同优化方法，并指出了未来趋势和潜在发展方向。
文章预览
大型语言模型（LLMs）在多个领域展现了卓越的能力，从自然语言理解到文本生成。相比于非生成型的大型语言模型（如 BERT 和 DeBERTa），生成型的大型语言模型（如 GPT 系列和 Llama 系列）因其出色的算法性能而成为当前的研究重点。生成型大型语言模型的进步与硬件能力的发展密切相关。不同的硬件平台具有各自独特的硬件特性，可以帮助提升大型语言模型推理的性能。 因此，本文对在不同硬件平台上高效生成型大型语言模型推理进行了全面综述 。首先，我们概述了主流生成型大型语言模型的算法架构，并深入探讨了推理过程。接着，我们总结了不同平台（如 CPU、GPU、FPGA、ASIC 以及 PIM/NDP）的优化方法，并提供了生成型大型语言模型的推理结果。 此外，我们对不同硬件平台在批处理大小为 1 和 8 时的推理性能进行了定性和定量的比较，考虑了硬
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