mmproj集成gemma3模型时，如何优化llama.cpp的推理性能？

Question

在使用mmproj集成GEMMA3模型时，如何有效优化llama.cpp的推理性能是一个常见问题。主要挑战在于平衡模型精度与推理速度。首先，量化技术（如4/8-bit量化）可显著减少内存占用并加速计算，但需确保精度损失最小。其次，线程配置和批处理优化能够充分利用多核CPU资源，提高并行处理能力。此外，针对特定硬件（如AVX-512指令集）进行编译优化，也能带来性能提升。最后，合理调整缓存机制与上下文窗口大小，可进一步降低延迟并增强实时性。如何综合运用这些策略，在实际部署中达到最佳效果，是需要深入探讨的关键点。