语言大模型推理加速指南
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原文中文，约28900字，阅读约需69分钟。
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内容提要
本文介绍了加快语言大模型推理速度的综合指南，包括分阶段推测性解码、指导性生成、前向解码和提示查找解码等优化策略。同时提到了稀疏注意力和非Transformer架构等训练时间优化方法。随着硬件改进和推理优化技巧的发展，语言大模型的性能将不断提升。
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关键要点
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本文介绍了加快语言大模型推理速度的综合指南。
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优化策略包括分阶段推测性解码、指导性生成、前向解码和提示查找解码。
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提到稀疏注意力和非Transformer架构等训练时间优化方法。
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推理速度慢的原因主要有算法和硬件两方面。
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评估指标包括首词元时间、生成时延、吞吐量和硬件利用率。
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硬件优化可以通过购买更好的硬件或充分利用现有硬件来实现。
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编译器如torch.compile可以优化代码以提升性能。
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批处理可以提高吞吐量并有效利用硬件。
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模型权重的缩减可以通过使用fp16或bfloat16等更小的数据格式来实现。
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KV缓存可以通过重复使用先前的K和V值来加速推理。
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推测性解码利用上下文预测下一个词元以提高速度。
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分阶段推测性解码和指导性生成可以进一步提升生成速度和可靠性。
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前向解码和提示查找解码是新的推测性解码技术。
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稀疏注意力和非Transformer架构是训练时间优化的方向。
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未来随着硬件和技术的进步，语言大模型的性能将不断提升。
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