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本文主要总结了大模型落地过程中的训练、推理和性能优化相关算法和实践，并重点分享了大模型在推理与训练中的性能优化方法，针对推理延迟高、显存占用大及计算效率低等核心挑战，介绍包括连续批处理、分块注意力机制、分布式训练等技术，并结合实践分析了优化策略在显存效率、吞吐量及训练加速中的应用效果，以及roofline模型分析和定位瓶颈等相关内容。
本文主要总结了大模型落地过程中的训练、推理和性能优化相关算法和实践，并重点分享了大模型在推理与训练中的性能优化方法，针对推理延迟高、显存占用大及计算效率低等核心挑战，介绍包括连续批处理、分块注意力机制、分布式训练等技术，并结合实践分析了优化策略在显存效率、吞吐量及训练加速中的应用效果，以及roofline模型分析和定位瓶颈等相关内容。
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