VLLM (Very Large Language Model):
原理：VLLM 旨在加速大型语言模型的推理过程，利用了一种新的内存管理和模型并行策略。它通过对计算图进行优化，使得模型可以高效地在分布式环境中运行，减少了显存的使用和推理时间。DeepSpeed:
原理：DeepSpeed 是一个用于深度学习训练和推理的优化库。它提供了许多高效的训练和推理技术，包括模型并行、混合精度训练和自动混合精度推理，旨在提高大规模模型的训练和推理速度。TorchScript:
原理：TorchScript 是 PyTorch 的一个特性，允许将模型转换为一种可以在 C++ 中运行的优化版本。通过静态图优化，TorchScript 可以提高推理速度，同时允许在没有 Python 运行时的环境中部署模型。TensorRT:
原理：TensorRT 是 NVIDIA 提供的高性能推理库，可以对深度学习模型进行优化，包括图层融合、精度降低和内核调度等，以实现更快的推理速度。TensorRT 特别适合用于 GPU 加速。ONNX Runtime:
原理：ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，支持多种深度学习框架。它通过优化图结构和使用硬件加速器（如 GPU 和 TPU）来提高推理速度。OpenVINO:
原理：OpenVINO 是 Intel 提供的工具集，旨在优化和加速深度学习推理。它支持多种硬件平台，并提供模型优化、量化和加速推理的功能。
大模型笔记2-大模型推理加速的方法
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