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【KDD2024】基礎(chǔ)模型在AI加速器上的推理優(yōu)化

共 1353字，需瀏覽 3分鐘

2024-07-23 17:00

   
    
     
      
       來(lái)源：專(zhuān)知
      
     
    
   
   
    
     
      
       
        本文為論文介紹，建議閱讀5分鐘
        我們的教程提供了關(guān)于使用AI加速器進(jìn)行推理優(yōu)化的全面討論。

強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型，包括具有Transformer架構(gòu)的大型語(yǔ)言模型（LLMs），在各個(gè)行業(yè)引領(lǐng)了生成式人工智能的新紀(jì)元?；A(chǔ)模型的出現(xiàn)催生了大量新應(yīng)用，這些應(yīng)用涵蓋了問(wèn)答系統(tǒng)、客戶服務(wù)、圖像和視頻生成以及代碼補(bǔ)全等多個(gè)領(lǐng)域。然而，當(dāng)模型參數(shù)數(shù)量達(dá)到數(shù)千億時(shí)，在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的部署會(huì)帶來(lái)高昂的推理成本和高延遲。因此，業(yè)界對(duì)使用AI加速器進(jìn)行成本效益高且快速推理的需求越來(lái)越高。為此，我們的教程提供了關(guān)于使用AI加速器進(jìn)行推理優(yōu)化的全面討論。

首先，我們概述了基本的Transformer架構(gòu)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架，然后深入探討了用于快速和內(nèi)存高效的注意力計(jì)算的系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)，并討論了這些技術(shù)如何高效地在AI加速器上實(shí)現(xiàn)。接下來(lái)，我們描述了快速Transformer推理的關(guān)鍵架構(gòu)元素。最后，我們?cè)谕槐尘跋聶z視了各種模型壓縮和快速解碼策略。

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