3.2.2 权重重组与内存对齐
文档摘要
3.2.2 权重重组与内存对齐 在深度学习推理加速的战场上，内存带宽从来不是沉默的配角——它是扼住吞吐率咽喉的那只手。当一块A100显卡以2TB/s的峰值带宽咆哮运转时，若权重数据在DRAM与HBM之间反复“踱步”，每一次未对齐的访存都像在高速公路上突然急刹：L2缓存行（64字节）被撕裂、Tensor Core的warp调度被迫等待、SM利用率跌落谷底。我们常把算力比作引擎，却忘了——没有通畅的燃油管路，再强劲的V8也只是一块烧红的铁疙瘩。 而“权重重组与内存对齐”，正是为这根管路重新铺设高精度导轨的技术动作。它不新增硬件，不修改模型结构，却能在不牺牲精度的前提下，将INT4量化模型的端到端延迟压低17.3%（实测于Llama-3-8B-Instruct + vLLM 0.6.
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