LLM Inference Overview

这个网站主要介绍大规模语言模型（LLM, Large Language Model）推理中的一些系统优化技术，涵盖并行化、CUDA 优化、内存优化等方面的内容。以下是网站的主要内容概览：

• Transformer 架构: 介绍 Transformer 模型的基本结构和工作原理，这是当前大多数 LLM 的基础架构。
• CUDA 优化和 Triton：介绍 GPU 硬件架构和 CUDA 编程，以及如何通过优化 CUDA 代码和使用 Triton 框架来提升 LLM 推理的性能。
• 并行化技术：探讨在 LLM 推理中常用的并行化策略，如数据并行、模型并行等。
• KV Cache 优化：介绍如何高效管理和优化内存使用，以支持大规模模型的推理。
• Attention 优化：深入分析 Transformer 模型中的 Attention 机制，并介绍相关的优化技术。