Programa de otimização
O KTransformers oferece as seguintes soluções principais para o problema de inferência lenta em modelos grandes:
- Otimização profunda em nível de kernelMelhorar a eficiência computacional no nível do conjunto de instruções da CPU/GPU por meio da otimização da programação de recursos de hardware subjacente, com cenários típicos que melhoram a velocidade de inferência em 3 a 5 vezes
- Computação paralela multi-GPUConfigure vários índices de dispositivos de GPU em config.yaml para automatizar o particionamento de tarefas computacionais e a fusão de resultados, oferecendo suporte a taxas de aceleração quase lineares
- mecanismo de atenção esparsa (em física de partículas)Ativação do tipo de atenção esparsa no arquivo de configuração reduz a sobrecarga de acesso à memória do 30%-50%, o que é particularmente adequado para cenários de inferência de texto longo
Etapas de implementação: 1) selecione a versão habilitada para cuda durante a instalação; 2) modifique os parâmetros de hardware em config.yaml; 3) teste o desempenho em diferentes tamanhos de lote
Essa resposta foi extraída do artigoKTransformers: Mecanismo de desempenho de inferência de modelos grandes: aceleração extrema, capacitação flexívelO
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