本文讨论了加速大型语言模型（LLM）的两种主要方法：低秩方法和块计算。低秩方法通过减少矩阵维度提高效率，块计算则通过分块计算矩阵优化性能。此外，介绍了快速注意力收集和矩阵乘法的块处理等新技术，以提升LLM的推理速度和内存使用效率。