LLM推理加速，如何解决资源限制与效率挑战

©作者|Zane来源|神州问学LLM加速推理，GPU资源破局之道。引言大型语言模型（LLM）已经在多种领域得到应用，其重要性不言而喻。然而，随着这些模型变得越来越普遍，对GPU资源的需求也随之激增，导致了资源的紧缺。这种紧缺主要源于以下几个方面的原因：技术发展需求：随着人工智能技术的快速发展，特别是在深度学习和大型语言模型领域，对GPU的需求急剧增加。这些模型需要大量的计算资源进行训练和推理，而GPU因其并行处理能力成为首选硬件。市场供应限制：GPU的市场供应受到多种因素的限制，包括生产能力、原材料成本、市场需求等。此外，加密货币挖矿的需求也对GPU的供应造成了压力。研发成本回收：GPU作为高技术含量的产品，其研发和生产成本较高。为了回收成本并实现盈利，GPU的价格也随之上涨。国际形势影响：国际贸易政策和 ………………………………