大模型分布式推理架构设计

大模型分布式推理的核心在于通过模型并行、数据并行及流水线并行技术，将庞大的计算任务拆解并分发至多张GPU或集群节点，从而在降低延迟的同时显著提升吞吐量，解决单机显存不足与算力瓶颈问题，随着生成式AI从概念验证走向大规模落地，单体GPU的显存墙和算力墙已成为制约大模型实时响应的最大障碍，业内专家指出，单卡推理已无……