这次演讲将介绍大模型推理服务的独特之处，并详细阐述千帆大模型推理架构建设的实践与探索过程。在这一过程中，团队面临了算力成本高昂、资源利用效率低等降本难题。为了解决这些挑战，千帆平台采用了多项创新技术：

1. Prefix Caching：通过前缀缓存技术提升了模型推理的速度和集群吞吐量，显著提高了系统整体性能。
2. PD分离技术：通过引入PD（Parameter Decoupling）分离技术，优化了资源分配，既提升了系统性能，又有效降低了成本。
3. 量化压缩技术：采用量化压缩方法，减少了模型存储和计算需求，从而降低了硬件资源消耗。

此外，在架构设计方面，千帆平台还引入了高效的调度方案，能够动态调整请求和计算资源的分配，进一步提升了服务的性能和响应速度，实现了资源的高效利用。

演讲提纲：

1. 大模型推理服务介绍
2. 千帆大模型推理架构建设的实践与探索
3. 我们遇到的降本挑战与应对策略
4. 千帆平台降本的解决思路和方案
5. 总结与展望

听众收益：

• 了解百度千帆大模型推理的最新技术和成果
• 了解到千帆平台大模型推理降本的实战经验