The Cloudflare Blog
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Building the foundation for running extra-large language models
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内容提要
Workers AI 正在构建支持超大语言模型的基础设施，通过硬件优化、预填解码分离、提示缓存和 KV 缓存优化等技术，提高了模型的处理速度和效率。新推出的推测解码技术加速了推理过程，Cloudflare 的专有推理引擎 Infire 进一步提升了多 GPU 支持和启动速度，确保模型高效运行。
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关键要点
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Workers AI 正在构建支持超大语言模型的基础设施，提升模型处理速度和效率。
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通过硬件优化、预填解码分离、提示缓存和 KV 缓存优化等技术，模型的处理能力显著提高。
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新推出的推测解码技术加速了推理过程，提升了模型的响应速度。
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Cloudflare 的专有推理引擎 Infire 支持多 GPU，进一步提高了启动速度和模型运行效率。
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延伸问答
Workers AI 如何提升超大语言模型的处理速度和效率？
Workers AI 通过硬件优化、预填解码分离、提示缓存和 KV 缓存优化等技术来提升超大语言模型的处理速度和效率。
什么是推测解码技术，它如何加速推理过程？
推测解码技术通过使用较小的草稿模型生成候选令牌，从而减少了目标模型的计算负担，加速了推理过程。
Cloudflare 的 Infire 引擎有什么特点？
Infire 是一个专有推理引擎，支持多 GPU，能够在短时间内启动并处理请求，同时优化了内存使用和吞吐量。
KV 缓存优化在超大语言模型中有什么重要性？
KV 缓存优化允许在多个 GPU 之间共享输入张量，提高了缓存命中率，从而提升了模型的处理能力和响应速度。
Workers AI 如何处理不同输入输出模式的模型配置？
Workers AI 根据用户输入和输出的大小，调整模型配置，以优化输入令牌处理速度或输出令牌生成速度。
如何利用提示缓存提高超大语言模型的性能？
通过使用 x-session-affinity 头部，Workers AI 能够高效路由请求，避免重复计算输入张量，从而提高性能和吞吐量。
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