如何高效部署大模型？CMU最新万字综述纵览LLM推理MLSys优化技术

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原标题：如何高效部署大模型？CMU最新万字综述纵览LLM推理MLSys优化技术
关键字：模型,算法,方法,系统,高效
文章来源：机器之心
内容字数：8217字

内容摘要：

机器之心专栏
机器之心编辑部近日，CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述，覆盖了 300 余篇相关论文，从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。在人工智能（AI）的快速发展背景下，大语言模型（LLMs）凭借其在语言相关任务上的杰出表现，已成为 AI 领域的重要推动力。然而，随着这些模型在各种应用中的普及，它们的复杂性和规模也为其部署和服务带来了前所未有的挑战。LLM 部署和服务面临着密集的计算强度和巨大的内存消耗，特别是在要求低延迟和高吞吐量的场景中，如何提高 LLM 服务效率，降低其部署成本，已经成为了当前 AI 和系统领域亟需解决的问题。
来自卡内基梅隆大学的 Catalyst 团队在他们的最新综述论文中，从机器学习系统（MLSys）的研究视角出发，详细分析了从前沿的 LLM 推理算法到系统的性变革，以应对这些挑战。该综述旨在提供对高效 LLM 服务的当前状态和未来方向的全面理解，为研究者和实践者提供了宝贵的洞见，帮助他们克服有效 LLM 部署的障碍，从而重塑 AI 的未来。论文链接：https://arxiv.org

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