Какие методы оптимизации используются для ускорения инференса LLM?

Некоторые методы оптимизации для ускорения инференса LLM:

• Сжатие модели. www.hyperstack.cloud Включает в себя квантизацию, обрезку и дистилляцию. www.hyperstack.cloud Эти методы позволяют уменьшить размер модели и количество вычислений за счёт удаления параметров, которые минимально влияют на результат. latitude-blog.ghost.io
• Эффективные механизмы внимания. www.hyperstack.cloud К ним относятся, например, Flash Attention, Sparse Attention и Multi-head attention. www.hyperstack.cloud Flash Attention более эффективно вычисляет внимание, уменьшая требования к пропускной способности памяти и улучшая производительность. www.hyperstack.cloud
• Стратегии обработки партий. www.hyperstack.cloud Обработка нескольких входных последовательностей одновременно может улучшить использование GPU. www.hyperstack.cloud Есть статическая и динамическая стратегии: www.hyperstack.cloud
• Статическая. www.hyperstack.cloud Запросы с одинаковой длиной входного сигнала объединяют в одну партию. www.hyperstack.cloud Однако этот метод может быть неоптимальным, если длина запросов разная. www.hyperstack.cloud
• Динамическая. www.hyperstack.cloud Запросы группируют в реальном времени на основе их поступления, что позволяет более гибко и эффективно обрабатывать их. www.hyperstack.cloud
• Кэширование ключей и значений. developer.nvidia.com www.hyperstack.cloud Это общая оптимизация для фазы декодирования, которая сохраняет промежуточные состояния, чтобы избежать повторных вычислений. developer.nvidia.com
• Методы параллелизации модели. developer.nvidia.com К ним относятся параллелизм конвейера, параллелизм тензора и параллелизм последовательности. developer.nvidia.com Эти методы позволяют уменьшить объём памяти на устройстве и обрабатывать более крупные модели или партии. developer.nvidia.com
• Распределённые вычисления. www.hyperstack.cloud

Для оптимизации инференса LLM также используют специальное оборудование и инструменты, например, GPU-ускорители и специализированные фреймворки. latitude-blog.ghost.io

Пользователь

Время добавления