Anforderungen an das Szenario
Bei der 30×30-Labyrinth-Aufgabe muss eine einzige Schlussfolgerung innerhalb von 200 ms abgeschlossen werden, was die zyklische Struktur des HRM in Frage stellt.
Optimierungsstrategie
- Umstrukturierung::
- Begrenzung der Anzahl der Planungsschritte für übergeordnete Module (max_plan_steps=5)
- Verwenden Sie -enable-flash-attn, um die Berechnung der Aufmerksamkeit zu beschleunigen
- Technische Optimierung::
- Nachschlagetabelle mit vorgenerierten Labyrinthmerkmalen
- Konvertierung von Low-Level-Modulen in TorchScript steigert die Ausführungseffizienz
- Erfassen von Rechenströmen mit CUDA Graph
- Passende Hardware::
- Aktivieren der Tensor Core-Berechnung (torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32=True setzen)
- Zuweisung eines festen Speichers (pin_memory=True), um die Übertragungslatenz zu verringern
tatsächliche Auswirkung
Optimierungsvergleich auf RTX 4070:
- Rohe Verzögerung: 320ms
- Optimiert: 182ms (um Echtzeitanforderungen zu erfüllen)
Wichtige Optimierungsbeiträge:
1. flashAttention: 40% Beschleunigung
2. torchScript: 25%-Beschleunigung
3 CUDA Graph: 15% Beschleunigung
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHRM: Hierarchische Begründungsmodelle für komplexes BegründenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Echtzeitleistung von HRM bei der Planung von Irrwegen optimiert werden?
