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对CPU-GPU耦合架构上大规模语言模型推理工作负载的特征分析与优化
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究分析了大规模语言模型在CPU-GPU耦合架构下的推理特征，结果显示紧耦合系统在大批量处理时性能优于松耦合系统，但在小批量时受限于CPU。内核融合技术能够缓解低批量的延迟瓶颈。
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关键要点
- 本研究分析了大规模语言模型在CPU-GPU耦合架构下的推理特征。
- 紧耦合系统在大批量处理时性能优于松耦合系统。
- 在小批量处理时，性能受到CPU的限制。
- 内核融合技术能够缓解低批量的延迟瓶颈。
- 研究提供了对CPU-GPU耦合优化策略的重要见解。
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