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极化稀疏性：可扩展上下文稀疏性的高通量批量 LLM 推理
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种极化稀疏性方法，旨在满足大规模语言模型推理的高通量和低延迟需求，提升注意力层的稀疏性稳定性，实现了最高达2.2倍的推理加速，为LLM部署提供了有效方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种极化稀疏性方法，旨在满足大规模语言模型推理的高通量和低延迟需求。
- 研究解决了上下文稀疏性有效性不足的问题。
- 通过引入极化稀疏性，注意力层的稀疏性在批量处理和序列长度扩展时保持稳定。
- 开发出硬件高效的 GPU 内核，实现了最高达2.2倍的推理加速。
- 为大规模、快速的 LLM 部署系统提供了实用方案。
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