主要观点总结
文章介绍了Character.ai如何处理AI推理请求以达到每秒处理高达20000个请求的能力，相当于达到谷歌搜索流量的五分之一。文章详细介绍了Character.ai通过优化服务堆栈实现高效内存设计、注意力状态缓存和推理量化训练等方法降低成本和提高效率的关键技术。此外，文章还介绍了创始人Noam Shazeer的背景和贡献，以及Character.ai的发展前景和行业关注度。
关键观点总结
关键观点1: Character.ai通过优化技术实现了高效的AI推理请求处理。
通过一系列的技术优化，Character.ai成功降低了推理成本，提高了处理速度，达到了惊人的性能。
关键观点2: Character.ai通过减少KV缓存大小、利用状态缓存和直接量化训练等方法进行优化。
这些技术优化不仅提高了性能，而且降低了成本，为Character.ai的高性能提供了技术支持。
关键观点3: Character.ai的创始人Noam Shazeer具有深厚的背景和贡献。
Noam Shazeer是一位在信息学领域具有杰出贡献的专家，他的远见和创新精神为Character.ai的发展提供了坚实的基础。
关键观点4: Character.ai的发展前景和行业关注度。
随着AI技术的不断发展和普及，Character.ai作为AI聊天机器人的领先者，受到了广泛的关注。各大公司纷纷寻求与其合作，将其技术应用于社交平台等领域。
文章预览
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 什么AI应用每秒处理20000个AI推理请求， 达到2024年谷歌搜索流量的1/5 ？ 答案是独角兽 Character.ai ，由Transformer作者Noam Shazeer （后面简称沙哥） 创办。 刚刚，沙哥公布了推理优化独门秘诀，迅速引起业界热议。 具体来说Character.ai在整个服务堆栈中实现了如下成绩： 内存高效架构设计： 将KV缓存大小减少20倍以上，而不会降低质量 Attention状态缓存： 95%请求无需重算 直接用in8精度量化训练： 推理零损失还省显存 Character.AI通过以上种种优化，已经把推理成本降低到最初的1/33，如果用市场上最好的商业API来支撑这种级别的流量，成本会比现在高出13.5倍! 众多公布的方法中， 原生 int8训练 是最受关注的。 虽然大多数技巧都来自公开研究，但是正如网友所说，知道如何把它们高效整合在一起实现的团队才是真正的护
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