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原標題：高效部署大模型，CMU 最新萬字綜述縱覽 LLM 推理 MLSys 優化技術
關鍵字：模型,算法,方法,系統,高效
文章來源：AI科技評論
內容字數：7864字

內容摘要：

近日，CMU Catalyst 團隊推出了一篇關于高效 LLM 推理的綜述，覆蓋了 300 余篇相關論文，從 MLSys 的研究視角介紹了算法創新和系統優化兩個方面的相關進展。在人工智能（AI）的快速發展背景下，大語言模型（LLMs）憑借其在語言相關任務上的杰出表現，已成為 AI 領域的重要推動力。然而，隨著這些模型在各種應用中的普及，它們的復雜性和規模也為其部署和服務帶來了前所未有的挑戰。LLM 部署和服務面臨著密集的計算強度和巨大的內存消耗，特別是在要求低延遲和高吞吐量的場景中，如何提高 LLM 服務效率，降低其部署成本，已經成為了當前 AI 和系統領域亟需解決的問題。
來自卡內基梅隆大學的 Catalyst 團隊在他們的最新綜述論文中，從機器學習系統（MLSys）的研究視角出發，詳細分析了從前沿的 LLM 推理算法到系統的性變革，以應對這些挑戰。該綜述旨在提供對高效 LLM 服務的當前狀態和未來方向的全面理解，為研究者和實踐者提供了寶貴的洞見，幫助他們克服有效 LLM 部署的障礙，從而重塑 AI 的未來。
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2312.152

原文鏈接：高效部署大模型，CMU 最新萬字綜述縱覽 LLM 推理 MLSys 優化技術

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。