本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/22 17:45:15
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1. 引言
1.1 技術(shù)背景與挑戰(zhàn)
大型語(yǔ)言模型(LLM)在推理過(guò)程中對(duì)顯存帶寬和內(nèi)存訪問(wèn)效率極為敏感,尤其是在處理長(zhǎng)序列生成任務(wù)時(shí)。Qwen2.5-7B-Instruct作為通義千問(wèn)系列中參數(shù)規(guī)模為76億的指…
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作為一名在AI領(lǐng)域摸爬滾打十多年的技術(shù)老兵,我太理解教學(xué)場(chǎng)景下的痛點(diǎn)了。你是不是也遇到過(guò)這種情況:想讓學(xué)生體驗(yàn)最新的大模型技術(shù),但學(xué)校機(jī)房的設(shè)備還停留在"上…
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1. 背景與選型動(dòng)機(jī)
隨著大模型在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用,推理成本和能效問(wèn)題日益突出。盡管模型性能不斷提升,但高算力消耗、長(zhǎng)延遲和高功耗成為制約其落地的關(guān)鍵瓶頸。尤其在邊緣設(shè)備或資源…
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