随着大语言模型（Large Language Models，LLMs）在各领域的广泛应用，如何以低成本构建高吞吐、低延迟的推理服务成为了一个紧迫的问题。考虑到LLM在GPU上推理时参数量和计算量较大以致于单流执行就可以充分利用GPU资源，我们可以把LLM的推理延时分解到kernel level，因此，进一步的，不考虑时间占比小的kernel计算后，LLM的延时优化也就相应的分解成GEMM和Attention的kernel优化。 RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队开发的大模型推理加速引擎，作为一个高性能的大模型推理解决方案，它已被广泛应用于阿里内部。在这篇文章里，我们将基于RTP-LLM的实践，介绍decode阶段的Attention在GPU上是如何优化的。
本文将会极致贯彻实用主义，介绍一些可以直接上手用的 TypeScript 技巧，新手友好，不需要了解背后的原理与规则（但也提供了简单介绍），只要对着特定场景套公式就好了，就让我们把事情变得再简单一些吧！
最近在某个项目的开发过程中，遇到了一个bean注入不生效的问题，本文主要针对该问题进行展开，欢迎大家共同探讨。
本文旨在探讨和总结《金字塔原理》一书中的核心概念与实践策略，通过实例解析，展示如何运用金字塔结构来增强表达的逻辑性和说服力，从而提高个人在工作和生活中的沟通效率。
这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程，以及优秀Prompt应具备的各个要素入手，逐步展开详细的解析和实用示例，让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。
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文章讲述了在Java编程中遇到并解决ConcurrentModificationException异常的经历与教训。
