“`html
Оптимизация крупных языковых моделей (LLMs) на процессорах: техники для улучшения вывода и эффективности
Крупные языковые модели (LLMs), построенные на архитектуре Transformer, недавно достигли важных технологических достижений. Замечательные навыки этих моделей в понимании и создании текстов, похожих на человеческие, оказали значительное влияние на различные приложения искусственного интеллекта (ИИ). Хотя эти модели работают превосходно, существует множество препятствий для их успешной реализации в условиях ограниченных ресурсов. Отрасль уделяет этой проблеме много внимания, особенно в ситуациях, когда доступ к аппаратным ресурсам GPU ограничен. В таких случаях альтернативы на основе ЦПУ становятся необходимыми.
Практические решения
Улучшение производительности вывода критично для снижения затрат и преодоления ограничений редких аппаратных ресурсов. В недавнем исследовании команда исследователей представила простой внедряемый подход, который улучшает производительность вывода LLMs на ЦПУ. Одной из основных особенностей этого решения является его реализация практичного способа снижения размера кэша KV без ущерба точности. Для обеспечения того, чтобы LLMs могли работать хорошо даже с ограниченными ресурсами, эта оптимизация является важной.
Исследование также предложило метод оптимизации распределенного вывода, использующий библиотеку коллективных коммуникаций oneAPI. Путем облегчения эффективной коммуникации и обработки между множеством ЦПУ этот метод значительно улучшает масштабируемость и производительность LLMs. Кроме того, рассмотрены настраиваемые оптимизации для наиболее популярных моделей, гарантируя, что решение гибкое и подходит для различных LLMs. Целью внедрения этих оптимизаций является ускорение работы LLMs на ЦПУ, что увеличит их доступность и доступность для развертывания в условиях ограниченных ресурсов.
Основные вклады
Команда предоставила уникальные методы оптимизации LLM на ЦПУ, такие как SlimAttention. Эти методы совместимы с популярными моделями, такими как Qwen, Llama, ChatGLM, Baichuan и серия Opt, и включают отдельные оптимизации для процедур и слоев LLM.
Была предложена работоспособная стратегия для снижения размера кэша KV без ущерба точности. Этот метод улучшает эффективность использования памяти без существенного ухудшения качества вывода модели.
Специально для LLMs на ЦПУ команда разработала метод оптимизации распределенного вывода. Этот метод подходит для масштабных приложений, поскольку он гарантирует масштабируемость и эффективный вывод с низкой задержкой.
Посмотрите статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу на Reddit.
Используйте AI Sales Bot здесь. Этот AI-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
