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如何在不同计算架构(如国产芯片)上实现大模型的高效推理？

2025-08-29
AIアンサー
1.1 K

异构计算架构适配方案

对于国产芯片等非NVIDIA平台，Chitu提供以下适配方法:

  • 编译优化を修正することによってTORCH_CUDA_ARCH_LIST参数匹配目标芯片的计算能力版本
  • 算子重写交換kernels/目录下的CUDA内核为OpenCL/Metal实现
  • 精度调整：在编译时指定ENABLE_FP16=OFF关闭不支持的精度模式
  • メモリの最適化調整infer.memory_fraction参数适应不同的显存管理机制

实施步骤：(1)在目标设备上运行device_query.py确认计算能力(2)参考docs/custom_hardware.md修改CMAKE配置(3)使用--build-only参数重新编译。目前已知对昇腾910B的适配需额外安装CANN工具包。

この答えは記事から得たものである。Chitu (Red Rabbit): 清華チームが発表した高性能大規模言語モデル推論フレームワークについて

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