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如何高效部署大模型？CMU最新万字综述纵览LLM推理MLSys优化技术

近日，CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述，覆盖了 300 余篇相关论文，从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。在人工智能（AI）的快速发展背景下，大语言模型（LLMs）凭借其在语言相关任务上的杰出表现，已成为 AI 领域的重要推动力。然而，随着这些模型在各种应用中的普及，它们的复杂性和规模也为其部署和服务带来了前所未有的挑战。LLM 部署和服务面临着密集的计算强度和巨大的内存消耗，特别是在要求低延迟和高吞吐量的场景中，如何提高 LLM 服务效率，降低