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原標題：最新大模型推理優化進展：英偉達、阿里、騰訊和零一萬物專家觀點解讀｜AICon
關鍵字：騰訊,模型,報告,字節跳動,華為
文章來源：AI前線
內容字數：5186字

內容摘要：

大型模型的出現為新的經濟增長注入了新的動力，但在訓練和推理方面，它們也面臨諸多挑戰。這些挑戰包括計算資源的巨大需求、并行化限制、模型體積和訓練難度、數據質量、能耗和推理速度、算力不足、數據處理難題、思維模式轉變以及高昂的成本。
為了向業界提供更多思考和借鑒的機會，我們在 AICon 全球人工智能開發與應用大會上，特別設置了“大型模型推理優化”專題。這一專題由阿里巴巴的研究員林偉老師擔任出品人，旨在為觀眾帶來更嚴謹、更有啟發的演講。我們邀請了四位老師進行分享，他們的精彩演講將為大家帶來深刻的思考和豐富的收獲。BladeLLM 大模型高性能部署框架
我們很榮幸地邀請到阿里云的高級算法專家李深作為首個分享的嘉賓。作為阿里云人工智能平臺 PAI 模型系統優化的 Tech Leader，他在模型壓縮和推理優化等方面擁有超過 10 年的豐富經驗。在本次大模型推理優化專題演講中，李深將重點介紹阿里云的 BladeLLM 大模型高性能部署框架。BladeLLM 高性能部署框架是基于阿里云人工智能平臺 PAI 的技術積累和實踐經驗構建的。該框架不僅應對了大模型在線服務部署中的場景特性、資源規模和性能指

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