AI模型协同设计：硬件友好的LLM设计
AI Model Co-Design: Hardware-Friendly LLM Design
摘要
AI性能可归结为准确性、吞吐量和交互性三个维度。部署时需平衡三者：高准确性若伴随缓慢响应则无意义，高吞吐量若导致用户卡顿则价值有限。本文聚焦吞吐量与交互性，分析模型设计选择如何在不牺牲准确性的前提下优化这两者。
AI 性能归结为三个维度：
- 准确性：模型推理和生成输出的质量
- 吞吐量：每秒处理的 token 数
- 交互性：用户感知的响应速度
部署时必须平衡这三者：如果响应缓慢，高准确性便毫无意义；如果每个用户的体验都卡顿，原始吞吐量也价值不大。因此，实际系统需要同时优化准确性、吞吐量和交互性。本文聚焦于吞吐量和交互性，以及模型设计选择如何在不牺牲……的前提下塑造这两者。
来源
译自 NVIDIA · Developer 博客 · 录于 二〇二六年七月十日