张大妈

显存成AI推理新瓶颈,KV Cache优化如何破局?

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05-26 16:31

内容由AI生成

精选参考来源

1. GPU显存瓶颈优化技术

2. 算力瓶颈再现!当年CPU的难题,如今压在GPU身上

3. AI算法面试题:大模型在训练/推理时显存不够怎么办

4. vllm作为一种推理框架,整合了多种加速算法,主要包括:分页注意力,连续批处理,分块预填充,注意力加速,推测解码,分布式并行,前缀缓存,以及其他一些cuda层面与工程层面方法。3月更新版本增加了FlashLB增强了对使用MoE架构模型的支持。 #深度学习 #模型推理 #大模型 #人工智能 https://docs.vllm.ai

5. TensorRT 做推理加速

6. 中科院计算所提出Realtime-VLA FLASH 推理加速新框架 !3倍加速让机器人"反应更快" !

7. 提前猜出接下来的推理步骤来提升推理模型的推理效率

8. 【SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析】阿里云 Tair 联合 SGLang 推出分层稀疏化框架,通过“稀疏+分层”协同优化,将 KVCache 从 GPU 显存扩展至 CPU 与远端存储,实现计算与存储效率双突破,为百万级超长上下文推理提供新路径。

9. 【RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践】本文介绍淘宝搜索如何通过RTP-LLM框架,创新实现大Batch调度、批次内KV缓存复用及MoE Kernel动态调优,成功落地3.5B MoE大模型相关性计算,在严苛500ms延迟约束下保障性能与稳定性。https://developer.al

10. DeepSeek-V4上线国家超算互联网,百万上下文大模型进入普惠阶段 4月24日,DeepSeek-V4预览版上线国家超算互联网AI社区,标志着国产大模型普惠进程按下“快进键”。长期以来,高端大模型因算力昂贵、部署复杂,一直是大企业专属“奢侈品”,中小微企业与普通开发者望而却步。此次国家队硬核破局

11. 解锁当代AI算力瓶颈

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