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做网站比较好的公司有哪些,千年之恋网页制作代码,地方网站开发,wordpress 收款插件本文系统介绍了大模型推理优化技术#xff0c;从Roofline模型评估硬件效率#xff0c;到模型层面的剪枝、量化和蒸馏等优化方法#xff0c;再到快速解码算法如早停、MOE和并行解码#xff0c;最后详述系统层面的算子融合、批处理优化和内存管理等技术。这些方法共同构成了提…本文系统介绍了大模型推理优化技术从Roofline模型评估硬件效率到模型层面的剪枝、量化和蒸馏等优化方法再到快速解码算法如早停、MOE和并行解码最后详述系统层面的算子融合、批处理优化和内存管理等技术。这些方法共同构成了提升大模型推理效率的综合技术体系为不同场景下的模型部署提供了全方位优化思路。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦当我们在谈大模型推理优化技术的时候可以从如图几个层面来考虑。一、Roofline模型评估大语言模型部署到特定硬件上的效率需要综合考虑硬件和模型特性。 通常采用了 Roofline 模型。 Roofline 模型作为一个有效的理论框架来评估在特定硬件上部署模型的潜在性能。如图所示在硬件设备上执行神经网络层需要将数据从内存DDR 或HBM传输到片上缓冲区然后由片上处理单元执行计算最终将结果输出回内存。 因此评估性能需要同时考虑内存访问和处理单元能力。 如果某个层涉及大量计算但内存访问最少则称为计算瓶颈。 这种情况会导致内存访问空闲。相反,当某个层需要大量内存访问而计算需求较少时它被称为内存瓶颈。 在这种情况下计算单元仍未得到充分利用。 我们可以根据Roofline模型清楚地区分这两种场景并提供不同情况的性能上限。二、Model 层面剪枝Pruning就像给树枝剪去多余的枝叉一样把模型中相对不那么重要的参数去掉使模型变得更紧凑减少计算量。结构化与非结构化structured unstructured剪枝这是剪枝的两种方式。结构化剪枝是指按照某种规则或模式去除模型中的参数。这种规则通常是可以明显地改变模型的拓扑结构的比如移除整个神经元、整个卷积核或整个通道。非结构化剪枝是指随机或基于某种启发式方法选择性地去除模型中的单个参数如权重或偏置而不改变模型的拓扑结构。量化Quantization把模型参数用更少的比特数表示比如从 32 位浮点数量化到 8 位甚至更少位的整数从而降低存储空间和计算复杂度。QAT、PTQ、Q-PEFT它们是量化过程中的不同方法。QAT量化感知训练是在训练阶段就考虑量化因素PTQ后训练量化是直接对训练好的模型进行量化Q-PEFT 则是在量化的基础上应用一种叫 PEFT参数高效微调的技巧以在压缩模型的同时尽量保留其性能。模型蒸馏Knowledge Distillation是一种用于提高机器学习模型效率的技术特别是在深度学习中广泛应用。它通过将一个大型复杂模型称为“教师模型”的知识传递给一个更小、更简单的模型称为“学生模型”使学生模型能够在保持较高性能的同时减少计算资源和时间的消耗。模型的Factorization分解是一种用于压缩和优化模型的技术。它通过将模型中的某些组件如权重矩阵、激活等分解为更小的子组件从而减少模型的复杂度和计算量。从不同的角度可以理解其含义参数矩阵分解Parameter Matrix Factorization、核分解Kernel Factorization、低秩近似Low-Rank Approximation、张量分解Tensor Factorization…三、快速解码算法层面减少参数使用Parameter Usage Reduction 想办法降低模型在推理时对参数的调用量比如采用更高效的数据编码方式等。早停Early Exiting在模型还没完全把所有计算都做完、但已经能得出一个相对可靠结果的时候就提前结束推理过程从而节省计算时间。上下文稀疏性Contextual Sparsity利用模型在处理不同输入时有些部分的参数其实并不关键这个特点只保留关键部分的计算让模型变 “轻”。MOEMixure of Expert一种用于提升模型性能和效率的架构设计方法。它通过结合多个专家模型Expert Models的预测结果形成一个更强大的整体模型。MoE 的核心思想是“分而治之”即让不同的专家模型专注于处理输入数据的不同部分或特征然后通过一个门控网络Gating Network动态地选择或组合这些专家模型的输出从而提高模型的表达能力和效率。最大化解码令牌Maximizing Decoding tokens 尽可能一次生成多个解码令牌而不是一个一个慢慢生成提高生成速度。Parallel Decoding并行解码小模型草稿模型先生成多个 token然后大模型目标模型对这些 token 进行验证并生成一个 token 。若小模型生成的 token 被大模型接受生成多个 token 的时间就会缩短因为小模型的推理时间低于大模型。比如 Medusa 和 Eagle2。Speculative Decoding投机解码草稿模型先生成多个 token然后目标模型一次性并行验证这些 token 的合理性并根据验证结果接受或拒绝这些 token。如果草稿模型生成的 token 被接受就直接作为输出如果被拒绝目标模型会重新采样生成新的 token 。Constrained Decoding约束解码在生成 token 的过程中对模型的下一个 token 预测进行限制使其只预测不违反所需输出结构的 token。例如生成符合特定 schema 的 JSON 或 XML 数据时只从符合 schema 要求的 token 中采样。四、系统层面算子融合Operator Fusion 把模型中多个连续的算子合并成一个大操作减少中间步骤的开销就像把多个工序合并成一道工序来提高效率。工作负载卸载Workload Offloading 把一部分计算任务分给其他更适合的设备去处理比如把一些计算交给 GPU 或专门的硬件加速器而不是全让 CPU 承担。Baching的优化包括了Continus bachingDynamic batchingNano-baching和Chunked prefill。之前的static batching 处理固定数量的请求新请求需要等待当前批请求完成后才能开始推理增加了推理时延。dynamic batching, continuous batching 实时自适应批请求可以减少推理时延、提升效率。Continus baching允许在生成过程中动态调整批处理的大小。一旦一个序列在批处理中完成生成就可以立即用新的序列替代它从而提高了 GPU 的利用率。这种方法的关键在于实时地适应当前的生成状态而不是等待整个批次的序列都完成。Dynamic batching将多个用户的请求组合成单个批次以最大化吞吐量。新请求到达时会与现有批进行合并或添加到正在处理的进程中。Nano-batching对算子级别切分单卡上并行计算、访存、网络通信操作最大化利用资源和提高吞吐率。动态调整 nano-batch 大小优化每类资源。Chunked prefill 将长提示词拆分成多个片段增量式处理。第一个片段开始解码的同时后续的片段也可以进行预填充两个阶段可以并发计算增强了资源利用率。Attention层面的优化包括KV Cache 的优化PagedAttention, TokenAttention和ChunkedAttention; 以及减少I/O访问的FlashAttention使得KV Cache可重复利用的RadixAttention和其他等Attention。内存管理Memory Management合理分配和使用内存避免出现内存不足或者内存浪费的情况让模型能更顺畅地运行。通常会使用到缓存Caching技术 包括提示缓存、前缀缓存、KV 缓存等简单来说就是把一些经常用到的数据先存起来下次用的时候直接拿不用再重新计算或获取。Prompt Caching 将提示prompt的中间计算结果缓存起来以便在后续相同的或相似的请求中复用。当模型处理多个具有相同前缀的请求时可以避免重复计算提示部分的 Key 和 Value 向量直接使用缓存结果从而提高效率。Prefix Caching 通过缓存请求的共享前缀对应的键值缓存KV Cache块当新请求的前缀与之前请求相同时直接复用这些缓存块。它扩大了 KV Cache 的生命周期使其不再局限于单个请求而是可在多个请求间共享。在 Transformer 模型的自注意力机制中KV Caching 将已计算的 Key 和 Value 向量缓存起来避免在自回归生成过程中重复计算。在生成新 token 时只需计算当前 token 的 Query 向量并与缓存的 Key 和 Value 向量进行注意力计算。并行服务Parallel Serving 采用数据并行、张量并行、流水线并行、序列并行、专家并行等不同的并行方式让多个计算单元同时为模型服务提高推理速度。最后, 常见的大模型推理引擎使用的优化方法参考表读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】