站长之家（ChinaZ.com）12.��5日消息:近期，PyTorch团队在其博客中分享了一篇关于如何加速大型生成式AI模型推理的文章。该团队以Llama7B为例，展示了如何通过一系列优化技术将推理速度提升10倍，达到了244.7tok/s。

推理性能的初始状态，大模型推理性能为25.5tok/s，效果不佳。通过PyTorch2.0引入的torch.compile函数，以及静态KV缓存等手段，成功减少CPU开销，实现了107.0TOK/S的推理速度。

代码地址:https://github.com/pytorch-labs/gpt-fast

为了进一步提高性能，团队采用了GPU量化技术，通过减小运算精度来加速模型。特别是使用int8量化，性能提升了约50%，达到了157.4tok/s。

然而，仍然存在一个问题，即为了生成100个token，必须加载权重100次。为解决这个问题，团队引入了SpeculativeDecoding，通过生成一个draft模型预测大模型的输出，成功打破了串行依赖，进一步提升了性能。

使用int4量化和GPTQ方法进一步减小权重，以及将所有优化技术组合在一起，最终实现了244.7tok/s的推理速度。

为了进一步减少延迟，文章提到了张量并行性，通过在多个GPU上运行模型，进一步提高了性能，特别是在Llama-70B上达到了近80tok/s。

PyTorch团队通过一系列创新性的优化手段，不仅成功提升了大模型的推理速度，而且以不到1000行的纯原生PyTorch代码展示了这一技术的实现过程。

（举报）

标签： PyTorch、

本文地址： https://yihaiquanyi.com/article/f1840fa599c38ee9ce72.html

上一篇：阿里云体验阿里云百炼体验入口AI大模型应用...
下一篇：2023年上虞土拍正式收官2023年上海市互联网...