腾讯混元 AI Infra 如何优化 Hy3 Preview：一次大模型推理性能提升的技术拆解
中文摘要
腾讯混元通过算子、并行、缓存及量化等全栈优化，显著提升了 Hy3 Preview 在 Hopper 卡上的大模型推理性能。
English Summary
Tencent Hunyuan optimized Hy3 Preview inference on Hopper cards via full-stack techniques, including kernel fusion, parallelism, caching, and quantization, achieving significant performance gains.
Original Excerpt
📌 一句话摘要 本文拆解腾讯混元 Hy3 大模型在 Hopper 卡上从算子、融合、并行、缓存到量化的全栈推理优化方案，实测性能提升显著。 📝 详细摘要 文章详细介绍了腾讯混元 AI Infra 推理团队针对 Hy3 Preview 模型在 Hopper 卡上的全栈性能优化实践。优化涉及五大维度：算子优化与融合、并行策略、多级缓存、MTP 异步调度以及量化与稀疏。在算子层面，实现了 Attention 动态调度负载均衡...