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  1. COMMENTARY · CL_137311 ·

    LLM推理成本由内存带宽驱动,而非计算

    大型语言模型推理的主要成本驱动因素不是计算能力(FLOPs),而是内存带宽,尤其是在处理自回归解码过程中的KV缓存时。仅优化计算利用率会导致过度支出,因为与KV缓存所需的数据移动相比,每个token的实际算术运算非常少。需要进行架构更改,例如将预填充与解码分离,以及调整批处理大小和上下文大小,将内存带宽视为稀缺资源来有效管理成本。