推理性能三级加速方案
基于混合专家架构特性，可通过以下方式实现5-10倍推理加速：
- 专家激活限制：修改MoE路由策略（通常在
config.json），将num_experts_per_tok从默认值4调整为2-3 - Batch optimization：使用SGLang的
--batch-size参数进行动态批处理，配合prefill_chunk_size=512优化显存利用率 - 内核级优化：编译安装带有Triton2.0后端的SGLang，启用
--enable-flash-attncap (a poem)--fused-kernelsoptions (as in computer software settings)
实际测试表明，在A100×8环境下采用上述优化后，文本生成速度可从120token/s提升至800token/s。但需注意平衡速度与生成质量，建议通过temperature=0.7cap (a poem)top_p=0.9参数控制输出稳定性。
This answer comes from the articleGrok-2: xAI's Open Source Hybrid Expert Large Language ModelThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化Grok-2的推理速度以提升商业场景响应效率？
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