VLLM (Very Large Language Model):
原理：VLLM 旨在加速大型語言模型的推理過程侧漓，利用了一種新的內存管理和模型并行策略半抱。它通過對計算圖進行優(yōu)化簿晓，使得模型可以高效地在分布式環(huán)境中運行，減少了顯存的使用和推理時間谍倦。DeepSpeed:
原理：DeepSpeed 是一個用于深度學習訓練和推理的優(yōu)化庫越妈。它提供了許多高效的訓練和推理技術，包括模型并行栅组、混合精度訓練和自動混合精度推理雀瓢，旨在提高大規(guī)模模型的訓練和推理速度。TorchScript:
原理：TorchScript 是 PyTorch 的一個特性玉掸，允許將模型轉換為一種可以在 C++ 中運行的優(yōu)化版本致燥。通過靜態(tài)圖優(yōu)化，TorchScript 可以提高推理速度排截，同時允許在沒有 Python 運行時的環(huán)境中部署模型嫌蚤。TensorRT:
原理：TensorRT 是 NVIDIA 提供的高性能推理庫，可以對深度學習模型進行優(yōu)化断傲，包括圖層融合脱吱、精度降低和內核調度等，以實現更快的推理速度认罩。TensorRT 特別適合用于 GPU 加速箱蝠。ONNX Runtime:
原理：ONNX Runtime 是一個高性能的推理引擎，支持多種深度學習框架垦垂。它通過優(yōu)化圖結構和使用硬件加速器（如 GPU 和 TPU）來提高推理速度宦搬。OpenVINO:
原理：OpenVINO 是 Intel 提供的工具集，旨在優(yōu)化和加速深度學習推理劫拗。它支持多種硬件平臺间校，并提供模型優(yōu)化、量化和加速推理的功能页慷。
大模型筆記2-大模型推理加速的方法
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