LLM推理优化技术方向小结

LLM推理优化我认为总共可以分为以下几个方面：

  • 优化KV Cache
    • MQA
    • GQA
    • MLA
  • 调度
    • Continuous batching
    • KIMI的调度系统Mooncake
  • 魔改模型结构或者魔改 attention 计算
    • MOE架构
    • flash attention
    • paged attention
  • 量化
    • AWQ
    • GPTQ
  • 其他角度
    • 一次解码 n 个 token 来尽可能充分利用子回归解码中没有充分利用的算力
      • 投机采样
      • Lookahead Decoding
      • Prompt Decoding

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