Hugging Face 优化 BLOOM 推理：延迟降低 5 倍，吞吐量提升 50 倍

Hugging Face 通过移植模型至 transformers 并结合 Accelerate 实现流水线并行，将 BLOOM 推理延迟降低 5 倍，吞吐量提升 50 倍。针对 176B 参数、352GB 显存需求的模型，团队利用 device_map="auto" 自动分片以适配多 GPU 环境。该优化过程涉及解决 Tensor 并行导致的数值差异及建立严格的生成测试套件以确保模型稳定性。