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大模型推理优化

排队方式一变,同一张推理卡的吞吐可能差出几倍。连续批处理、推测解码、KV Cache 与上下文缓存各自省下的是哪一段开销,算子库和稀疏架构又能压到什么程度,拆开来看。

连续批处理把调度粒度缩到单个生成步;推测解码让小模型起草、大模型一次验收;KV Cache 复用注意力状态,Context Caching 留下长文档的重复结果。MoE 每次只激活少数专家,Kimi Linear 把百万上下文的 KV 缓存砍掉约 75%。收益看任务:代码吃长草稿,发散创作未必。
投机解码是什么?小模型先猜、大模型再验,吐字为什么变快

投机解码是什么?小模型先猜、大模型再验,吐字为什么变快

投机解码(Speculative Decoding)是一种让大模型生成文字时提速的方法:先让一个小得多的草稿模型抢先猜出接下来几个词,再让大模型一次性并行核对这几个猜测,对的留下、错的从出错处改对。它改变的是生成顺序和算力安排,不改变大模型本身,所以在标准实现下,最终输出的分布和大模型自己逐词生成保...

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位置编码是什么?模型读句子时,为什么要先给每个词排座位

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位置编码是给句子里每个词额外附上的一组顺序信号,让模型知道哪个词在前、哪个词在后。注意力机制会把所有词两两比较,却天生不分先后:没有位置信息,「狗咬人」和「人咬狗」在它眼里就是同一堆词。位置编码补的正是这个缺口。 为什么注意力机制看不见顺序 注意力算的是任意两个词之间的相关程度,和词站在哪里无关,把...

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