英伟达SparDA预取有用吗？
大模型推理现在最大痛点就是显存墙，KV 缓存、上下文加载反复挤占显存，很多场景下 GPU 算力空转，IO 拖慢吞吐。想问问实际落地过 SparDA 预取的同行：这项技术真实收益有多少？能不能切实降低显存占用、拉高推理速度？有没有实测数据对比，比如长文本 / 多轮对话场景下，显存瓶颈缓解幅度、QPS 提升区间？局限性在哪？比如稀疏权重、小模型场景是否收益微弱？欢迎做推理优化、框架开发的朋友理性交流，分享落地踩坑经验。
发布于 湖南
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