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这篇文章主要讨论了大模型推理优化的关键技术，以及中兴通讯在这一领域的研发成果和应用。以下是文章的关键技术要点和中兴通讯的成果概述：
关键技术要点：内存管理：
使用KVCache技术减少重复计算，将计算复杂度从O(n^2)降低到O(n)。
Paged Attention技术通过分页内存管理，节约显存，支持更大的batch-size，提升吞吐率。
算子融合：
减少计算过程中的访存次数和统一计算架构(CUDA) Kernel的启动耗时。
针对Transformer结构特点，算子融合主要分为归一化层和QKV横向融合，自注意力计算融合，残差连接、归一化层、全连接层和激活层融合，偏置加法和残差连接融合。
模型压缩：
包括量化、权重剪枝等技术，以减少模型大小和计算量，提高运行效率。
并行推理：
使用模型并行和流水线并行来处理超过单一计算设备容量的大模型。
模型并行可以节省显存资源、降低单用户时延。
服务调度优化：
通过Continuous Batching和Dynamic Batching提高吞吐量。
异步Tokenize/Detokenize通过多线程方式降低时延。
新兴技术：
投机采样作为一种并行推测解码算法，通过小模型快速生成和大模型验证来提升推理效率。
中兴通讯的成果：
星云编程大模型：
通过技术优化，实现显存节省70%，单GPU卡吞吐量提升3倍，推理时延降低一半，推理成本降低75%。
大模型推理集群：
中兴通讯内部建设了大模型推理集群，集成到研发IDE环境中，每日超过1.3万员工使用，日生成代码超过百万行。
行业应用：
星云大模型已在城市治理、工业、矿山、交通等多个行业应用，通过量化压缩技术降低资源占用，扩大了大模型的应用范围。
商业价值探索：
中兴通讯在探索大模型的商业价值，面对算力成本上升的挑战，致力于实现更低成本算力和更高效率算法。
技术趋势：
尽管ChatGPT的热度减退，但大模型的发展和应用趋势在中长期内不会改变，中兴通讯将继续在这一领域进行研发和应用。
这篇文章提供了大模型推理优化的全面技术概览，并展示了中兴通讯在该领域的创新和实践。$中兴通讯(SZ000063)$ $赛力斯(SH601127)$ $中远海控(SH601919)$ #中科曙光# #601360三六零# #万丰奥威#
作者：能源的革命链接：https://xueqiu.com/7659667127/318187909来源：雪球著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。
