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SparAMX: Accelerating Token Generation of Compressed Large Language Models on AMX-Supported CPUs

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究利用Intel CPU的高级矩阵扩展（AMX）和非结构稀疏性，解决了大语言模型在推理阶段的内存限制和解码速度慢的问题，实现了1.42倍的延迟减少，并提供了开源稀疏内核方案，提升了大语言模型在常规计算平台上的可访问性。

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标签

models 内存限制 大语言模型 开源稀疏内核 推理阶段 解码速度
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