标准GPU上的实时LLM推理（每请求3000 tokens/s）

本文探讨了如何在标准GPU上实现实时大语言模型（LLM）推理，达到每请求3000 tokens/s的性能。作者介绍了关键优化技术，包括量化、批处理、内核融合和内存管理策略，使得在消费级GPU上也能获得接近实时响应的推理速度，大幅降低了LLM部署的硬件门槛。