LLM 推理优化探微 (4) ：模型性能瓶颈分类及优化策略
原文中文，约13200字，阅读约需32分钟。发表于：。作者 | Pierre Lienhart 编译 | 岳扬 在上一篇文章，我们深入探讨了 KV 缓存的相关优化方法。这篇文章我们将转变方向，探索可能影响机器学习模型速度的各种性能瓶颈。本文所介绍的内容广
在人工智能模型性能优化中，识别和解决主要的性能瓶颈是关键。针对计算能力、内存带宽、通信和开销四种瓶颈，可采取升级硬件、减少计算操作、使用低精度数据类型等优化措施。算术强度和硬件配置对吞吐量有影响。FlashAttention优化案例阐述了理论在实践中的应用。优化模型性能对提高人工智能系统的延迟和吞吐量具有重要价值。
