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Seesaw: Achieving High Throughput in Large Language Model Inference through Dynamic Model Resharding
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出Seesaw推理引擎，通过动态模型重分片技术优化大型语言模型的并行推理策略，最高提升吞吐量1.78倍。
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关键要点
- 本研究提出Seesaw推理引擎，解决了大型语言模型推理中并行化策略不足的问题。
- Seesaw引擎通过动态模型重分片技术，灵活调整推理阶段的并行化策略。
- 研究表明，Seesaw在推理吞吐量上相比于最先进的引擎vLLM提升了最高达1.78倍，平均提升1.36倍。
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