大型语言模型 (LLM) 的性能优化是通过训练技术、推理优化以及硬件/软件改进的结合来实现的。目标是在计算效率、内存使用和模型准确性之间取得平衡，同时实现更快的训练和推理。开发人员通常关注三个主要领域：减少训练期间的计算开销、简化实时使用的推理，以及利用专用硬件和框架。
首先，训练优化侧重于使模型能够以更少的资源更快地学习。混合精度训练（使用 16 位或 bfloat16 浮点格式而不是 32 位）等技术可减少内存使用并加速 GPU 上的计算。像 DeepSpeed 或 Megatron-LM 这样的分布式训练框架将模型拆分到多个 GPU 上，从而实现更大模型的并行性。例如，流水线并行将模型划分为由不同 GPU 处理的阶段，而数据并行则在设备上复制模型并并行处理批次。此外，梯度检查点等技术通过在反向传播期间重新计算中间激活而不是存储它们来节省内存。这些优化允许训练像 GPT-3 这样具有数十亿参数的模型，而无需不切实际的硬件资源。
其次，推理优化旨在减少模型部署期间的延迟和资源使用。量化将模型权重从 32 位转换为较低精度（例如，8 位或 4 位），从而缩小内存需求并加速矩阵运算。例如，GPTQ 算法应用训练后量化，且精度损失最小。剪枝会删除不太重要的神经元或注意力头，从而减小模型大小 - 像 Hugging Face 的 transformers 库这样的工具支持像 BERT 这样的模型的权重剪枝。像 transformers 中的 KV 缓存这样的缓存机制存储文本生成期间的先前键值对，从而避免对已处理的 token 进行冗余计算。优化内核（例如，FlashAttention）还通过最小化内存读取/写入来提高注意力计算效率。总之，这些方法使模型能够在消费级 GPU 甚至 CPU 上更快地运行。
最后，硬件和软件优化最大限度地利用硬件。具有张量核心的 GPU（例如，NVIDIA A100）加速对 LLM 至关重要的矩阵运算，而像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架集成了编译器优化（例如，内核融合）以减少开销。像 TensorRT 或 vLLM 这样的模型服务框架优化内存分配和批处理以进行推理。例如，vLLM 的 PagedAttention 通过将 KV 缓存拆分为更小的块来更有效地管理 GPU 内存。在软件方面，像 ONNX Runtime 或 OpenVINO 这样的库将模型转换为优化格式，以便跨设备部署。开发人员还使用像 NVIDIA Nsight 这样的分析工具来识别模型执行中的瓶颈。这些优化确保 LLM 在从云服务器到边缘设备的生产环境中表现良好。