中国电信大模型推理优化技术突破 - 中国电信研究院联合北京大学在大模型分布式推理优化领域实现重大技术突破 成功打造出一套高效率、低成本的企业级LLM推理优化方案 覆盖大模型推理的主要应用场景 [1] 集群场景优化成果 - 研发面向多任务场景的编排调度算法并与云原生推理集群架构整合 在1千至32千多长度请求混合的典型应用场景中 所有请求的平均端到端时延降低40% 短请求首Token时延和解码时延下降75% [2] 边缘一体机场景优化成果 - 改进低比特量化算法 筛选重要权重保留 在最大限度压缩模型权重的同时保证模型精度 [2] - 将算法应用于DeepSeek V3/R1模型 将最小部署单元从6台A800缩减至单台 硬件成本节约超80% 推理效率提升50% 助力存量A卡高效利用 [2] 问答场景优化成果 - 将投机采样与算子融合相结合 实现了DeepSeek R1 671B全量版2.8倍推理吞吐效率的提升 [2] - 在多轮对话、智能体+RAG的长文本场景中应用KV Cache多级缓存 通过区分冷热数据进一步提升推理效率 [2] 技术方案验证与应用 - 该试验成果自今年初上线以来 已为中国电信集团公司、研究院、省专公司等30余个科研项目提供API服务 累计处理Token超260亿个 [3] - 技术在集团、省公司等多个项目试点落地 证明了方案的可行性及其在推理效率、吞吐量等方面的性能增益 为大规模部署提供解决方案支持及验证数据参考 [3] 未来发展规划 - 中国电信研究院将继续深耕大模型分布式推理优化技术 携手业界伙伴 共同推动推理优化关键技术创新、标准制定和产业发展 [3]