通过优化技术 (如量化、修剪和高效服务架构) 减少了llm中的推理延迟。量化降低了数值精度，例如将32位计算转换为16位或8位，这减少了处理时间和内存使用。修剪删除了不太重要的参数，减少了计算负荷，而不会显着影响精度。
硬件加速在最小化延迟方面起着至关重要的作用。Gpu、tpu和自定义AI加速器优化矩阵运算，这是转换器中的核心计算。此外，NVIDIA Triton和TensorRT等框架提供推理优化，实现更快、更高效的模型部署。
并行处理和批处理推理还通过同时处理多个请求或令牌来减少延迟。在实时应用程序中，缓存中间计算和限制输出长度等技术进一步提高了响应时间。这些策略可确保llm在对延迟敏感的环境 (如聊天机器人或搜索引擎) 中提供高性能。