AI Infra 进阶：如何让大模型输出确定的结果
中文摘要
中国中文摘要：GPU动态调度改变浮点加法顺序，致大模型推理结果不稳定。AI Infra层面优化是关键。
English Summary
English summary: GPU dynamic scheduling alters floating-point addition order, causing unstable LLM inference. AI Infra optimization is key.
Original Excerpt
📌 一句话摘要 本文深入剖析了大模型推理中 Batch Invariance（批次不变性）缺失的底层技术根源，指出 GPU 算子动态调度策略（如 Split-K、BLOCK_K 变化）导致的浮点加法顺序改变是导致结果波动的核心原因，并探讨了在 AI Infra 层面的优化与 Trade-off。 📝 详细摘要 文章从大模型推理的可重复性问题出发，揭示了为何在相同硬件与提示词下，不同批次（Batch）请求会导致输出结果不...