编者按： 在人工智能浪潮袭卷全球的大背景下，进一步提升人工智能模型性能，满足更多应用需求已经刻不容缓。如何优化模型延迟和吞吐量，成为了业界亟待解决的重要问题。 我们今天为大家带来的这篇文章，其观点为：不同的性能瓶颈需要采取不同的优化策略，识别并解决主要的性能瓶颈是提升模型性能的关键。 文章指出，主要有 4 种影响模型性能的瓶颈：计算能力受限、内存带宽受限、通信受限和开销受限。作者分别介绍了针对这

编者按： 随着 LLM 赋能越来越多需要实时决策和响应的应用场景，以及用户体验不佳、成本过高、资源受限等问题的出现，大模型高效推理已成为一个重要的研究课题。为此，Baihai IDP 推出 Pierre Lienhart 的系列文章，从多个维度全面剖析 Transformer 大语言模型的推理过程，以期帮助读者对这个技术难点建立系统的理解，并在实践中做出正确的模型服务部署决策。 本文是该系列文章

编者按：随着 LLM 赋能越来越多需要实时决策和响应的应用场景，以及用户体验不佳、成本过高、资源受限等问题的出现，大模型高效推理已成为一个重要的研究课题。为此，Baihai IDP 推出 Pierre Lienhart 的系列文章，从多个维度全面剖析 Transformer 大语言模型的推理过程，以期帮助读者对这个技术难点建立系统的理解，并在实践中做出正确的模型服务部署决策。 本文是该系列文章的