Optimization solutions
针对大模型推理速度慢的问题，KTransformers提供以下核心解决方案：
- 内核级深度优化：通过底层硬件资源调度优化，从CPU/GPU指令集层面提升计算效率，典型场景可提升3-5倍推理速度
- 多GPU并行计算：在config.yaml中配置多个GPU设备索引，自动实现计算任务划分和结果融合，支持近线性加速比
- Sparse attention mechanism：在配置文件中启用sparse注意力类型，可减少30%-50%的内存访问开销，特别适合长文本推理场景
实施步骤：1）安装时选择cuda-enabled版本；2）修改config.yaml中的硬件参数；3）测试不同batch_size下的性能表现
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决大模型推理速度慢的瓶颈问题？
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