在限制条件下以500tps速度5倍加速运行GLM-5.2
本文介绍了如何通过特定优化技术，在有限资源条件下将GLM-5.2模型的推理速度提升5倍，达到每秒500 tokens的处理能力。作者分享了实际基准测试结果和实现方法，展示了在不牺牲太多模型质量的前提下大幅提高推理效率的可行方案。
背景速读
- GLM-5.2 是由智谱 AI（清华系）开发的开源大语言模型，属于双语（中英）模型，在数学、推理和代码方面表现出色。
- 作者展示了自己在 8 张 B200 GPU（NVIDIA 新一代企业级加速卡）上运行该模型，达到约 500 tokens/秒、比常规快 5 倍的成绩，同时指出这种方法有局限性（不能无限复制）。
- "Tilert" 似乎是作者自创或小圈子使用的术语，指一种推理优化技术，可能是 tiled/parallel 前缀填充（prefill）与解码（decode）的混合策略，旨在减少显存碎片和提高吞吐。
- 这类优化对 AI 应用开发者很重要：更低的推理成本意味着可以部署更强的模型，但文中也暗示这种方案对硬件和散热要求极高，普通用户难以复现。