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为什么在大模型推理中需要进行算子的融合?

为什么在大模型推理中需要进行算子的融合?

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夹心789 2024-07-04 12:11:39 88 0
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  • 大模型推理中进行算子融合主要是为了提高模型的运行效率和性能。算子融合是将多个计算图中的连续或者相关操作合并成一个复合算子,这样可以减少中间结果的存储和数据传输,降低内存使用,减少计算延迟,从而提升整体的推理速度。这种优化在大规模模型中尤其重要,因为大模型往往涉及大量计算和数据交换,融合算子能够显著减少这些开销。可参见大模型服务平台百炼 常见问题

    2024-07-05 09:58:58
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  • 大模型通常涉及大量的算子(如矩阵乘法、添加、移动等)。算子融合可以减少这些操作的次数,因为一些独立的算子可以合并成更高效的单一操作。

    2024-07-04 19:57:05
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  • 在大模型推理中,大部分计算是访存密集型的,为了提高计算效率,会把attention结构和MLP的算子分别融合成大的算子。

    2024-07-04 13:45:29
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