Optimierungsprogramm
KTransformers bietet die folgenden Kernlösungen für das Problem der langsamen Inferenz bei großen Modellen:
- Tiefgreifende Optimierung auf Kernel-EbeneVerbesserung der Berechnungseffizienz auf der Ebene des CPU/GPU-Befehlssatzes durch die Optimierung der zugrunde liegenden Hardware-Ressourcenplanung, wobei typische Szenarien die Inferenzgeschwindigkeit um das 3-5fache verbessern
- Paralleles Rechnen mit mehreren GPUsKonfigurieren Sie mehrere GPU-Geräte-Indizes in config.yaml, um die Partitionierung von Berechnungsaufgaben und die Fusion von Ergebnissen zu automatisieren und nahezu lineare Beschleunigungsverhältnisse zu unterstützen.
- Mechanismus der spärlichen Aufmerksamkeit (in der Teilchenphysik)Aktivierung des Typs "Sparse Attention" in der Konfigurationsdatei reduziert den Speicherzugriffs-Overhead von 30%-50%, was besonders für lange Textinferenzszenarien geeignet ist.
Implementierungsschritte: 1) Auswahl der cuda-fähigen Version während der Installation; 2) Änderung der Hardware-Parameter in config.yaml; 3) Testen der Leistung unter verschiedenen batch_sizes
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKTransformers: Leistungsstarke Engine für die Inferenz großer Modelle: Extreme Beschleunigung, flexible BefähigungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich der Engpass der langsamen Inferenz bei großen Modellen lösen?
