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大模型模型推理加速相关技术汇总
FlashAttention技术：一种高效的注意力计算算法，适用于大规模模型推理。Multi-Query Attention技术：通过同时处理多个查询来优化注意力计算过程。其他相关链接：提供了更多关于LLM推理加速的技术细节和实现方法。综上所述，大模型模型推理加速技术涵盖了计算图和OP优化、推理库、LLM结构运行时系统架构等多个方面。
总结：FD的核心思想适配推理场景：针对Decoding阶段N=1的特性，放弃沿序列长度切分，转而沿K/V的序列长度维度切分。权衡并行与同步：通过增加子任务数量提升并行度，同时通过规约操作最小化通信开销。效果：在保持低延迟的同时，显著提高了GPU利用率，成为大模型推理加速的重要技术之一。
大模型推理优化的常见技术包括模型量化、知识蒸馏、稀疏化、模型剪枝及批处理与分片，具体如下：模型量化通过将模型参数从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8），显著减少内存占用和计算负载。例如，FP32参数占用32位存储空间，而INT8仅需8位，内存占用可降低75%。
大模型推理优化的5大核心技术包括动态批处理调度机制、计算图优化策略、键值缓存压缩技术、低比特量化推理和分布式并行架构。具体介绍如下：动态批处理调度机制动态序列调度（DynamicBatching）突破了传统静态批处理的限制，通过实时填充已完成推理的序列空位，最大化利用批处理资源。
[VLM]生成式AI在ADAS中应用-基本概念
〖壹〗、 基本概念生成式AI在ADAS中的核心目标是通过多模态数据（视觉、语言、传感器信号等）生成符合驾驶场景的决策或动作。其典型应用包括：环境感知：生成对道路、障碍物、交通标志的语义理解。决策规划：生成驾驶动作（如加速、转向、变道）或风险预警。
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