文章摘要
在人工智能快速发展的背景下，大模型的推理性能优化已成为应对算力挑战、内存瓶颈与通信压力的关键突破口。当前，优化工作主要围绕模型优化、推理加速与工程优化三大方向展开。通过模型量化、剪枝与蒸馏等手段，可以有效降低计算复杂度并提升推理效率。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 通过蒸馏策略在保持高性能的同时显著压缩了资源开销。此外，高效的推理引擎如 SGLang 和 vLLM 能够提升生成速度与系统吞吐能力，而合理的并发策略与 GPU 配置优化则有助于打造高可用性与扩展性的推理服务体系。
在即将举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会·上海站中，多位业内专家将分享大模型推理性能优化的前沿实践。腾讯推理架构师向乾彪将介绍混元大语言模型的推理加速框架 AngelHCF，该框架在算子设计、通信优化、架构调整等方面进行了全面探索，并取得了显著的成本和性能优势。他的演讲将深入探讨混元 Turbos Hybrid 推理优化、Kernel 与显存优化、超大规模 MoE 模型并行策略等关键技术。华为高级开发工程师张君则将聚焦于大模型推理加速的技术难题与解决方案，特别是算子融合、模型量化及 Attention 容量压缩等技术，并介绍动态批处理与前沿融合算子设计的实际应用案例。他的分享将展示华为昇腾平台在大模型推理技术优化方面的全链路提升潜力。
微软亚洲研究院的姜慧强将围绕 KV 缓存优化展开讨论，解析长文本大语言模型在推理过程中的挑战及应对策略。他的演讲将重点介绍 KV 缓存生成、压缩、检索和加载等环节的优化措施，以及 SCBench 基准测试工具的应用。阿里云技术专家李元龙则将分享大模型推理的跨层优化前沿实践，涵盖从模型架构层至硬件层的深度融合策略，包括 PyTorch 动态图编译、算子优化和 CUDA 并行计算等技术。他的演讲将为听众提供突破算力瓶颈的具体落地方案。
AICon 大会还将聚焦多模态、Agent、端侧智能等前沿技术，邀请多位行业专家分享 AI 技术在各领域的最新实践与落地路径。活动将涵盖 AI 原生产品战略、多领域 Agent 应用、硬件终端创新以及多模态大模型的实践探索，为参与者提供丰富的技术洞察与启发。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆
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