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得物分享昇腾910C推理优化实践

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AI 综述

得物技术公开了在华为昇腾 910C 上优化大模型推理的实践:通过多流重叠、host 开销优化、融合算子与静态 kernel 编译等源码级和算子层手段,将 TPOT 延迟从基线 14.1ms 降至 5.0ms。 优化针对 vllm-ascend 源码中的 MoE 共享专家与 decode 阶段 host 侧开销。得物技术称,这些优化已在真实业务场景中验证有效。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

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10月26日
  1. RadarAI
    国产算力·昇腾 910C 大模型推理优化(下):源码修改与算子优化,提速 30%|得物技术

    得物技术在华为昇腾 910C 上通过多流重叠、host 开销优化、融合算子与静态 kernel 编译等源码级和算子层优化,将大模型推理 TPOT 延迟从基线 14.1ms 降至 5.0ms,提速 30%。优化针对 vllm-ascend 源码中的 MoE 共享专家与 decode host 侧开销,并已在真实业务场景中验证有效性。

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