China Unicom veröffentlicht Whitepaper „Optimierungstechnologien für die Inferenz großer Modelle im Hinblick auf den Token-Betrieb“

de.wedoany.com-Bericht: China Unicom Digital Intelligence hat gemeinsam mit der Tsinghua-Universität, der Peking-Universität, dem Zhejiang Lab sowie mehreren anderen Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Industriepartnern das erste Whitepaper der Branche mit dem Titel „Optimierungstechnologien für die Inferenz großer Modelle im Hinblick auf den Token-Betrieb“ veröffentlicht.

Das Whitepaper stellt erstmals eine vierstufige Inferenztechnologie-Architektur vor, die aus „Multi-Modell-Fusion – Modelloptimierung – Modell-Hardware-Fusion – Rechennetz-Modell-Fusion“ besteht. Es systematisiert die Schlüsseltechnologien auf jeder Ebene sowie den aktuellen Stand der Branche und analysiert den Anwendungswert der relevanten Technologien in realen Geschäftsszenarien. Diese Technologien zielen darauf ab, die Produktionskosten von Tokens zu senken, die Effizienz von Token-Diensten zu verbessern, die Stabilität der Token-Versorgung zu gewährleisten und die Entwicklung großer Modelldienste von „aufrufbar“ zu „betreibbar“ voranzutreiben.

Auf der Ebene der Multi-Modell-Fusion geht es um die Quantifizierung der Modellfähigkeitsgrenzen, intelligentes Routing, Modellkaskadierung und Modellintegration, um das Problem zu lösen, wie verschiedene Anfragen mit geeigneten Modellen abgeglichen werden können.

Auf der Ebene der Modelloptimierung geht es um Aufmerksamkeitsmechanismen mit geringer Komplexität, Optimierung der Architektur gemischter Experten, spekulative Dekodierung, Modellquantisierung, Modelldestillation, Optimierung der Denkkette, Speicherverwaltung, Komprimierung von Schlüssel-Wert-Caches und Optimierung des Generierungspfads von Diffusionsmodellen, um die Kosten pro Token-Generierung zu senken.

Auf der Ebene der Modell-Hardware-Fusion geht es um Operator-Fusion, Optimierung des Speicherzugriffs, Beschleunigung grundlegender Operatoren, Parametertuning von Engines und Anpassung der Modellarchitektur, um die Ausführungseffizienz zwischen Modell und Hardware zu verbessern.

Auf der Ebene der Rechennetz-Modell-Fusion geht es um Multi-Maschinen-Inferenz-Parallelität, dynamisches Batch-Pooling, Cache-Wiederverwendung, Sticky-Session-Routing, Lastausgleich, Ratenbegrenzung und Downgrading, um die stabile Versorgung groß angelegter Token-Dienste zu gewährleisten.