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开课时间
2024.03.26 19:50
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课程时长
86分钟
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学习人数
1106人次学习
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大语言模型的推理面临巨大的资源需求和效率的挑战，优化推理速度可以减少硬件成本，还可以提高大模型的应用体验。大语言模型在推理时分为预填充（prefill）阶段和解码（decode）两阶段，在解码阶段大模型的推理都是带宽瓶颈，加速解码阶段的推理速度最有效的方法就是通过低比特的量化，来减少访存的带宽占用，从而加速模型推理。本次分享面向零基础或初学者，首先介绍 LLM 加速和量化的背景知识，包括但不限于 KV Cache、计算访存比、加速方法分类、量化的分类和基础等，再介绍各种量化方法，最后总结不同平台下适用的 LLM 量化方法和实验结论。
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