

文章摘要
随着大模型在金融领域的深度应用,智能客服、反欺诈、信贷审批及合规审查等场景对模型的语义理解、内容生成与复杂任务处理能力提出了更高要求。然而,推理效率低、部署成本高、长序列处理受限以及安全可控保障难等瓶颈日益凸显,已成为制约金融大模型规模化落地的关键瓶颈。
本报告立足金融真实业务,构建覆盖算力底座、执行环境、模型算法、系统架构、场景应用的推理优化体系。基础设施层,以高性能AI 计算卡、高速互联网络、全闪存储集群构建算力底座。软件层,以深度学习框架和推理引擎形成高效执行环境。模型层,采用量化、蒸馏、剪枝及混合专家架构等压缩与结构优化。系统层,推进预填充解码分离、大规模专家并行、算子融合、KVCache 外置与存算协同,提升吞吐和资源利用率。应用层,针对实时交互、长文本处理、多模态融合制定差异化策略。
文章内容








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回复暗号:大模型推理优化技术在金融领域应用研究报告-0923-42页



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