导语：随着大语言模型（LLM）的广泛应用，如何降低成本、提高效率成为行业关注的焦点。腾讯云AI大模型加速解决方案TACO-LLM应运而生，其易用性对齐vLLM，推理效率提升超200%，运营成本最高降低64%，为行业带来新的解决方案。
一、行业背景
2022年10月，ChatGPT的问世引爆了以大语言模型为代表的AI浪潮。全球科技企业纷纷加入军备竞赛，大语言模型的数量、参数规模及计算需求呈指数级提升。然而，大模型在训练和推理过程中对算力和能耗提出了极高的要求，同时定制化和运营成本也成为新的核心矛盾。
二、TACO-LLM解决方案
腾讯云AI大模型加速解决方案TACO-LLM通过充分利用计算资源的并行计算能力，提高语言模型的推理效能，为客户提供兼顾高吞吐和低时延的优化方案。
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Generation优化：TACO-LLM采用并行解码技术，突破自Transformer-Decoder架构下的回归限制，缓解Generation过程中的bandwidth bound问题，提高吞吐量。
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Prefill优化：TACO-LLM使用Prefix Cache技术降低TTFT，优化用户使用体验。通过GPU & CPU结合多级缓存的Prefix Cache技术，减少计算量，降低TTFT。
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长序列优化：TACO-LLM在长序列优化方面，采用TurboAttention算子和优化后的量化算子，提高长序列推理性能。
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高性能量化算子：TACO-LLM通过高性能量化算子，降低模型复杂度，提高推理效率。
三、TACO-LLM优势
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易用性：TACO-LLM与vLLM对齐，方便用户使用。
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高效性：推理效率提升超200%，运营成本最高降低64%。
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完整部署方案：TACO-LLM为定制化、自建、上云、私有化提供完整部署方案。
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极致性价比：TACO-LLM为用户提供极致性价比的解决方案。
总结：TACO-LLM作为国产加速框架，在降低大语言模型成本、提高效率方面具有显著优势，有望推动大语言模型在更多领域的应用。
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