关键优化策略
- 并行度配置：pass (a bill or inspection etc)
tensor_parallel_size参数匹配GPU数量（如8卡设8，4卡设4） - 输出控制：设置合理的
max_tokens避免资源浪费 - 架构利用：优先使用Blackwell架构GPU以获得25倍加速
长文本处理技巧
针对128K上下文场景：
- 预分配足够显存
- 采用流式处理分段生成
- 监控显存使用以防溢出
Performance Monitoring
Recommended Usenvidia-smi实时观察：
- GPU利用率是否饱和
- 显存是否出现瓶颈
- 温度是否在安全阈值
工业级部署还应考虑结合Triton推理服务器实现动态批处理。
This answer comes from the articleDeepSeek-R1-FP4: FP4-optimized version of DeepSeek-R1 inference 25x fasterThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在实际应用中如何优化DeepSeek-R1-FP4的推理性能？
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