118_LLM模型量化与压缩：从理论到2025年实践技术详解
大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了前所未有的成功，但模型规模的快速增长带来了巨大的计算和存储挑战。一个典型的大型语言模型（如GPT-4或LLaMA 3）可能包含数千亿甚至万亿参数，需要数百GB甚至TB级的存储空间，并且在推理时需要大量的计算资源。这种规模使得这些模型难以在边缘设备、移动设备甚至资源有限的云服务器上部署和使用。
技术分享 | 如何基于阿里云AIACC加速Stable-Diffusion AI绘画
AIACC是基于阿里云IaaS资源推出的神龙AI性能加速套件，用于优化基于AI主流计算框架搭建的模型，能显著提升训练和推理性能。AIACC神龙AI推理加速套件由AIACC-Torch(Pytorch推理加速引擎)、AIACC-MLIR(MLIR推理加速引擎)、AIACC-HRT(AIACC算子深度加速引擎)等组件构成。AIACC神龙AI性能加速套件能够为Stable-Diffusion提供加速优化支持，在512x512分辨率下，可将单张图片的延迟从2秒降低至0.88秒，吞吐提速至原来的2.2倍。
