如何评估大型语言模型推理框架的性能 (www.lamini.ai)

文章指出，由于内存墙的存在，大型语言模型(LLM)推理框架的性能受到硬件限制。作者建议开发者应选择接近系统内存墙的框架，并关注服务器和离线场景下的高吞吐量。文章还强调了量化和稀疏性优化需谨慎使用，建议使用发布模型的默认格式。最后，文章探讨了突破内存墙的潜在研究方向，例如量化、稀疏性优化、并行解码和推测解码等。