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万字综述大模型高效推理：无问芯穹与清华、上交最新联合研究全面解析大模型推理优化
重点标签 大语言模型、推理效率、优化技术、系统层优化、未来研究方向
文章摘要
近年来，大语言模型（LLMs）在各种语言生成任务上展现出卓越的能力，推动了人工智能应用的发展。然而，其落地应用受到推理开销大、部署资源需求高、用户体验和经济成本受限等挑战。清华大学电子工程系、无问芯穹和上海交通大学的研究团队对此进行了全面调研，发表了《A Survey on Efficient Inference for Large Language Models》（简称LLM Eff-Inference），为大语言模型的部署实践和未来研究提供建议。
一、大模型推理效率瓶颈分析
大语言模型基于Transformer架构，自回归生成输出序列，导致推理过程开销随输出序列增长而显著增大。KV缓存技术通过存储和复用Key和Value向量减少计算冗余，将推理过程分为预填充和解码两个阶段。影响推理效率的三个关键因素为模型规模、注意力算子和解码方式。
二、大模型高效推理技术领域纵览
技术被分为数据层、模型层和系统层三个层次的优化。数据层优化包括输入压缩和输出规划，模型层优化包括高效结构设计和模型压缩，系统层优化则集中于推理引擎和服务系统。
2.1 数据层优化技术
输入压缩技术通过减小输入长度优化推理效率，包括提示词剪枝、提示词总结、基于软提示词的压缩和检索增强生成。输出规划技术通过并行生成输出降低推理延时，如SoT技术。
2.2 模型层优化技术
高效结构设计包括高效FFN设计、高效注意力算子设计和Transformer替代架构。模型压缩技术包括模型量化、模型稀疏、结构优化、知识蒸馏和动态推理。
2.3 系统层优化技术
推理引擎优化包括图和算子优化以及猜测解码。服务系统优化则包括内存管理、连续批处理、调度策略和分布式系统。
三、未来研究展望
未来研究应关注智能体和多模型框架、长文本场景、边缘端部署以及安全-效率协同优化等关键应用场景，以进一步提升大语言模型的推理效率和应用能力。
本文提供了对大语言模型高效推理技术全面而深入的分析，为研究者和实践者指明了未来研究方向，并为大语言模型的进一步发展和应用提供了宝贵的参考。
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原文作者: 机器之心
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