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如何提升大语言模型推理速度并降低GPU资源消耗？

2025-08-29

1.1 K

提升推理速度与降低资源消耗的方案

根据清华Chitu框架的设计特点，可通过以下方法实现目标:

启用FP8量化：在启动服务时添加infer.soft_fp8=True参数，可将模型精度从BF16降低为FP8，测试显示在A800上运行时能减少50%显存占用同时提速3倍
使用CUDA Graph优化：添加infer.use_cuda_graph=True参数可减少核函数启动开销，特别适合单次请求场景
分布式部署：通过多节点并行处理(--nnodes参数)结合张量并行(infer.tp_size)，将计算负载分散到多个GPU
硬件适配：对国产芯片用户，可调整TORCH_CUDA_ARCH_LIST编译参数适配不同计算架构

注意事项：FP8使用需确保模型支持该格式；分布式部署需要稳定的高速网络连接；建议先用基准测试工具验证优化效果。