Lilian Weng — Lil’Log·· 2023-01-11AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
大型 Transformer 模型推理优化：蒸馏、量化与架构改进
Large Transformer Model Inference Optimization
AI 导读
大型 Transformer 模型推理受限于巨大显存占用与难以并行：KV cache 在 batch size 512、上下文长度 2048 时可达 3TB，是模型体积的 3 倍，且注意力计算随输入长度呈平方增长。文章梳理并行化、内存卸载、智能批处理、剪枝、量化、知识蒸馏及注意力层架构改造等推理加速路径，并详解知识蒸馏与量化方法。
来源：Lilian Weng — Lil’Log · lilianweng.github.io