大语言模型(LLM)已经从实验室的尖端技术,全面渗透到企业的核心业务流程中。从智能客服、代码辅助、内容创作到复杂决策支持,LLM的广泛应用正在重塑各行各业的生产力格局。然而,伴随着LLM能力的飞速提升,其对底层算力的需求也达到了前所未有的高度。特别是LLM的”推理”(Inference)阶段,即模型在接收到用户输入后生成响应的过程,由于其高并发、低延迟的特性,对算力效率提出了极致的挑战。
算力效率的极致追求:Azure AI 基础设施中基于 ND MI300X v5 实例的 LLM 推理性能调优实践
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