正在探索dSpark、dflash、MTP和QAT等新的推理加速技术，以减轻大型语言模型溢出到磁盘时出现的性能下降。核心问题是，这些进步能否使磁盘溢出的性能影响更加可容忍，从而有可能在功能较弱的硬件上使用更大的模型。早期讨论表明，虽然这些技术提供了速度提升，但它们在使磁盘溢出技术在实际应用中可行方面的有效性仍不确定。 AI
影响 这些技术可以通过缓解与内存溢出相关的性能问题，从而在消费级硬件上运行更大的模型。
排序理由 讨论用于LLM的新推理加速技术。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>We’re seeing all these performance boosts coming to inference lately with things like dSpark, dllash, MTP, etc. and I know the whole model spillover-to-disk has always been the inflection point where a model would go from maybe a barely acceptabl…