要点:
1. 国产开源项目SwiftInfer实现了无限流式输入推理，提升46%推理性能;
2. 围绕流式超多轮对话，文章详细解释了StreamingLLM的attention sink注意力机制，窗口注意力优化、KV Cache机制优化等方法的原理和优势;
3. 团队成功将StreamingLLM方法与TensorRT推理优化结合，带来46%的推理吞吐速度提升。
站长之家（ChinaZ.com）1月8日 消息:近日，国产开源项目SwiftInfer实现了无限流式输入推理，成功提升了大模型推理性能46%。这是一个重大突破，可以为多轮对话场景提供高效可靠的落地方案。
它采用了attention sink注意力机制、窗口注意力优化、KV Cache机制优化等方法，SwiftInfer的推理性能得到了极大提升，为大模型多轮对话推理提供低成本、低延迟、高吞吐的最佳实践。
项目地址:https://top.aibase.com/tool/swiftinfer
在这一方法中，使用了TensorRT的API，获得了接近于PyTorch API的模型编写体验。这对于进一步提升推理性能起到了重要作用。
SwiftInfer通过了解了注意力模块中Softmax的输出，发现了attention sink的现象，使得在多轮对话的情景下，生成效果更加稳定。
它使用了基于attention sink的注意力机制，无论是在计算复杂度还是生成效果上都表现优异。经过SwiftInfer的优化，推理性能提升非常明显。
Colossal-AI团队发布的SwiftInfer在推理性能上的提升很明显，为大模型多轮对话推理提供了高效可靠的落地方案。
Colossal-AI目前已获得GitHub星数三万五千多颗，位列全球TOP400，细分赛道排名世界第一，可通过高效多维并行、异构内存等，降低AI大模型训练/微调/推理的开发与应用成本，提升模型任务表现，降低GPU需求。
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