大模型推理优化技术的历史时间线

(AI时间线生成)

大模型推理优化技术是针对大型语言模型(LLM)在推理阶段进行性能、效率和成本优化的技术集合,旨在解决模型参数量巨大、计算资源消耗高、推理延迟长等问题,通过算法改进、硬件适配、系统优化等手段提升实际应用效果。

2017年

Transformer架构的提出(Vaswani等人)为大模型奠定了基础,但早期研究主要关注训练优化,推理优化开始萌芽。注意力机制的高计算复杂度促使初步探索如稀疏注意力等方法,以减少推理时的计算负担。

2018-2019年

随着BERT、GPT-2等大模型的出现,推理优化技术加速发展。关键技术包括模型量化(如INT8量化)、知识蒸馏(将大模型知识迁移到小模型)和动态计算(如自适应推理),以降低内存占用和加速推理。硬件厂商如NVIDIA推出TensorRT等推理优化框架。

2020年

GPT-3等千亿参数模型推动推理优化成为研究热点。技术进展包括更高效的注意力机制(如线性注意力)、模型剪枝(移除冗余参数)和缓存优化(如KV缓存),以减少重复计算。开源工具如Hugging Face的Transformers库集成优化功能。

2021年

大模型应用规模化,推理优化聚焦于低延迟和高吞吐量。关键技术包括批处理优化、流水线并行和混合精度推理。公司如Google推出Pathways系统,优化多任务推理;学术界探索推测解码(Speculative Decoding)以加速自回归生成。

2022年

推理优化技术成熟化,强调端到端优化。进展包括更高效的量化方法(如FP4量化)、硬件感知优化(适配GPU、TPU等)和模型编译技术(如TVM、MLIR)。开源项目如vLLM(由加州大学伯克利分校推出)优化内存管理和调度。

2023年

大模型推理进入生产部署阶段,优化技术注重成本和能效。关键技术包括持续批处理(Continuous Batching)、张量并行优化和自适应计算。行业标准如ONNX Runtime增强推理性能;研究转向边缘设备推理优化,以支持移动端和IoT应用。

2024年

推理优化向自动化和智能化发展。进展包括AI驱动的优化(如自动调参)、实时自适应推理和跨平台部署。开源生态如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile提供移动端优化;企业如Meta、OpenAI推出专用推理基础设施,降低大模型运营成本。

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